基于PCA-SVR的大坝裂缝早期预报模型

摘要

自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大.基于大坝裂缝开合度理论,利用PCA提取原样本信息,缩减后的主成分作为SVR模型的输入量,能减少SVR模型的计算成本.将该模型应用到某大坝监控资料的分中析,与传统回归模型相比,PCA-SVR模型有更高的计算精度,运算效率,并提前预报裂缝开合度信息,能在实际工程中广泛应用。