改进支持向量机在大坝变形预测中的应用研究

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4、本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示谢意。一切相关责巧申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担。＂閑巧？＂＾研究生签名：叫苗；年，月日学位论文版权使用授权书本人完全了解江西理工大学关于收集、保存、使用学位论文的规定：即学校有权保存按要求提交的学位论文印刷本和电子版本，学校有权将将学文论文的全部或者部分内容编入有关数据库进行检索，并采用敷印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编臥供查阅和借网；学校有权按有关规定巧国家有关部口或者机构送交论文的复印件和电子版。本人允许本学位论文被查阅和借阅

5、，同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，并通过网络向社会公众提供信息服务。保密的学位论文在解密后适用本授极书学位论文作者签名（手写）导师签名（手写）一心ｆ签字日期：：於，５争月知日签字日期Ｗ曼年巧如日分类号：密级：UDC：学号：硕士学位论文改进支持向量机在大坝变形预测中的应用研究Applicationofimprovedsupportvectormachineindamdeformationprediction学位类别：全日制专业硕士作者姓名：刘敏学科、专业：测绘工程研究方向：变形数据处理

6、指导教师：刘小生教授2015年12月30日江西理工大学硕士学位论文摘要摘要大坝变形贯穿于大坝整个施工过程和后期的运营过程之中。大坝变形量一旦超出坝身所能承受的最大变形量时，就可能会导致灾害的发生。如果能对大坝变形做出准确预测就可以减少灾害发生的概率。然而，目前国内常见的预测方法存在一些不足导致预测精度不高，所以如何快速准确地预测大坝变形具有重大意义。论文所做研究工作主要如下：首先，论文阐述了大坝变形预测的研究背景意义以及国内外研究现况，针对目前国内大坝变形预测方法存在的不足之处，提出了采用基于基因表达式编程方法的改进支持向量机对大

7、坝变形进行预测与分析。其次，本文利用小波分析方法对原始数据进行预处理。通过Matlab2012b开发工具平台，设计相关代码与程序对原始观测数据进行去噪处理；利用基因表达式编程算法强大的全局搜索能力寻找出支持向量机的最佳参数组合，建立经基因表达式编程优化的支持向量机大坝变形预测模型。最后，利用改进支持向量机大坝变形预测模型对云南省某大坝升船机监测数据进行预测应用，结果表明改进支持向量机大坝变形预测模型比传统支持向量机大坝变形预测模型得出的预测结果的精度提高了近3倍，从而说明基于基因表达式编程的改进支持向量机的预测模型在大坝变形预测中

8、具有良好的预测效果。关键词：大坝变形；支持向量机；基因表达式编程；预测模型；精度IAbstractAbstractDamdamdeformationthroughouttheentireconstructionprocessandoperation