基于改进型混合蛙跳算法的支持回归机大坝变形预测模型

摘要：

支持回归机(SVR)可以用来解决大坝变形的拟合和预测问题,且具有很好的泛化能力,英核心问题是选择适当的惩罚因子和核参数.利用基于拉丁超立方抽样(LHS)和自适应移动算子的改进型混合蛙跳算法(ISFLA)对SVR模型进行参数寻优,建立ISFLA-SVR大坝变形预测模型.通过工程算例表明:ISFLA-SVR模型具有很高的预测精度,可以应用于大坝变形预测。

关键词： 大坝 变形预测 支持回归机模型 混合蛙跳算法 拉丁超立方体抽样

作者: 卢远富 包腾飞 李涧鸣 孙鹏明 王甜

作者单位: 河海大学,水利水电学院江苏南京210098;河海大学,水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心江苏南京210098;河海大学,水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098

会议类型: 国内会议

会议名称: 全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 339-346

在线出版日期: 2015-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）