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基于KPCA-ICFSFDP-MOGP的拱坝多测点变形数据预处理及预测方法: 收藏
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引用; 《水利水电科技进展》2023年第4期43卷 92-97页; 作者：葛盼猛陈波刘庭赫杨帆河海大学水利水电学院江苏南京210098 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室江苏南京210098 中水东北勘测设计研究有限责任公司吉林长春130021 中国建筑金属结构协会北京100037; 为更高效地对高拱坝的多测点变形数据进行分析,引入了核主成分分析(KPCA)算法重构误差以识别多测点序列中的异常值;为解决用于测点聚类的密度峰值聚类(CFSFDP)算法高维表现较差的问题,利用KPCA算法对其进行降维操作,并提出了自动选取聚...; 为更高效地对高拱坝的多测点变形数据进行分析,引入了核主成分分析(KPCA)算法重构误差以识别多测点序列中的异常值;为解决用于测点聚类的密度峰值聚类(CFSFDP)算法高维表现较差的问题,利用KPCA算法对其进行降维操作,并提出了自动选取聚类中心与截断距离的改进CFSFDP(ICFSFDP)算法;基于KPCA-ICFSFDP和多输出高斯过程(MOGP)算法,按分区建立了多测点变形MOGP回归模型。实例验证结果表明,对于簇内点数量较少的类,相较于不分区的MOGP模型,预测效果得到了一定的提升,同时在整体MOGP模型表现良好的测点,分区后仍然保持较高的预测精度,且与单输出高斯过程模型对比均有所提升。; 来源：详细信息评论

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