利用主成分分析改进SVM模型在大坝变形分析中的应用

作者：吴波

来源：科技广场, 2015, (02): 6-11.

DOI：10.13838/j.cnki.kjgc.2015.02.001

• 变形分析
• 大坝
• PCA
• SVM

传统的大坝变形方法主要是基于大量数据统计分析得到,而大量数据的获得显得异常困难,同时变量与变量之间会存在相关性,针对此,本文将主成分分析引入到大坝变形分析的数据预处理中,利用该方法对变形分析的因子进行分析,使得这些因子之间不存在相关性,同时又保持原有的信息要素,再将这些变量作为大坝的影响因子。利用经过主成分分析的因子对大坝变形进行分析的过程中,保证了分析的准确性,同时又提高了分析效率。