基于KPCA降維分析的特高拱壩監(jiān)測模型

摘要： 為提高大壩變形預(yù)測精度，針對變形數(shù)據(jù)影響因子間的多重共線性問題，構(gòu)建了基于核主成分分析(KPCA)、全局搜索策略的鯨魚優(yōu)化算法(GSWOA)和門控循環(huán)單元(GRU)的組合預(yù)測模型。首先利用KPCA對高維變形序列進行降維處理，同時使用GSWOA對GRU參數(shù)進行優(yōu)化，進而構(gòu)建出最優(yōu)變形預(yù)測模型。以小灣特高拱壩變形數(shù)據(jù)為例，將KPCA-GSWOA-GRU模型與KPCA-WOA-GRU... （共9頁）