贝叶斯最小二乘支持向量机在大坝监测自动化数据验证中的应用

来源 :水电自动化与大坝监测 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wukuang
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
从体系结构、硬件构成、网络结构和软件设计等几个方面来看,大坝监测自动化系统采集的数据会失真,针对以往监测数据验证方法存在的缺陷,提出了基于相空间重构和贝叶斯框架最小二乘支持向量机(BLS-SVM)相结合的监测物理量数据验证方法。采用LS-SVM构建了3种预测器,应用于单监测物理量和多监测物理量输出系统。实例结果证明了所提出的方案的有效性。 From the aspects of architecture, hardware structure, network structure and software design, the data collected by dam monitoring automation system will be distorted. In view of the shortcomings of previous monitoring data verification methods, a new phase space reconstruction A framework of least square support vector machine (BLS-SVM) combination of monitoring physical quantity data validation method. Using LS-SVM, three kinds of predictor are constructed, which are applied to single monitoring physical quantity and multi-monitoring physical quantity output system. The result of the example proves the validity of the proposed scheme.
其他文献
随着生活水平的提高和生活环境的不断改善,人们的人生观已不再仅仅是维持生存,而是不断的追求发展进而追求更高的生活质量,正因如此人们也更加关注健康问题。在最近的文化休
随着终身学习的理念深入人心,人们进入了一个学习时代,时代在召唤一种崭新的、灵活的学习方式来适应人们的工作、学习、娱乐和生活,即非正式学习;随着计算机的普及,信息技术