基于KPCA降维分析的特高拱坝监测模型

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摘要：为提高大坝变形预测精度，针对变形数据影响因子间的多重共线性问题，构建了基于核主成分分析（KPCA）、全局搜索策略的鲸鱼优化算法（GSWOA）和门控循环单元（GRU）的组合预测模型。首先利用KPCA对高维变形序列进行降维处理，同时使用GSWOA对GRU参数进行优化，进而构建出最优变形预测模型。以小湾特高拱坝变形数据为例，将KPCA-GSWOA-GRU模型与KPCA-WOA-GRU模型、PCA-GSWOA-GRU模型以及传统模型进行预测拟合对比。（剩余13363字）

试读结束

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