文章提出采用遗传算法的封装式特征选择方法选择大坝变形影响因子，以提高预测模型的性能。结合丰满大坝监测资料，采用本文方法对线性回归、支持向量机回归以及神经网络三种大坝变形预测模型的影响因子进行优选，选择出三组相对模型最优的选择方案应用于变形预测，并于传统选择方案进行实验对比。研究结果表明，基于遗传算法的封装式特征选择方法能够更加高效选择大坝变形影响因子、有效提高大坝变形预测模型的预测精度。
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