基于坝体沉降监测的ν-SVR参数优化方法研究

作者：丛康林; 岳建平; 席广永

来源：测绘通报, 2013, (11): 40-43.

• SVR
• PSO
• 参数优化
• 监测
• 预测

从理论上分析ν-SVR参数的规律性,介绍3种常用的参数寻优方法,综合考虑惩罚参数、核函数参数及ν参数对预测精度的影响。以坝体沉降监测为例,采用粒子群优化算法对支持向量机参数(C,σ,ν)同时进行优化选择,并与格网法进行对比分析,试验表明粒子群算法在寻参效率、精度和可靠性上具有明显优势。

• 单位
  郑州轻工业学院; 河海大学; 山东农业大学