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依据二滩水电站地下厂房和机组的原型观测数据对机组和厂房结构振动的相关性进行分析，据此建立基于粒子群优化最小二乘支持向量计算法的厂房振动响应预测模型，预测结果与实测资料吻合。在此基础上将运行水头作为输入因子引入到智能预测模型中，扩大了该智能预测模型的适用范围，取得了很好的效果。
基于PSO优化LS-SVM算法的水电站厂房结构振动响应预测
【摘 要】
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依据二滩水电站地下厂房和机组的原型观测数据对机组和厂房结构振动的相关性进行分析，据此建立基于粒子群优化最小二乘支持向量计算法的厂房振动响应预测模型，预测结果与实测资
【机 构】
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天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
【出 处】
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中国工程科学
【发表日期】
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2011年12期
【基金项目】
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国家杰出青年基金(50725929);国家自然科学基金创新研究群体科学基金(51021004);教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队(IRT0851);国家基金青年基金项目(50909072);教育部新教师基金(20090032120082)
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