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基于RE-CFSFDP与DSA-LSSVM的山脊梁数据预测方法研究
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作者 杨本钊 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2022年第2期130-137,共8页
面向真实山体数据(山脊梁变形位移数据为主,边坡地下水位等20项相关数据为辅)进行分析,在利用DSA优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的核心参数的方法基础上,提出响应效率(Response Efficiency)概念,利用CFSFDP聚类方法以不确定数据降雨量... 面向真实山体数据(山脊梁变形位移数据为主,边坡地下水位等20项相关数据为辅)进行分析,在利用DSA优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的核心参数的方法基础上,提出响应效率(Response Efficiency)概念,利用CFSFDP聚类方法以不确定数据降雨量为核心数据,将其他数据分为少雨、中雨、多雨三个不同时间分组数据,再对不同时间区域的数据进行预测,使有了时间延迟的聚类数据在DSA-LSSVM模型上有明显改善。 展开更多
关键词 dsa-lssvm 不确定数据 聚类 RE-CFSFDP
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