FA-SVM模型在大坝变形预测中的应用

摘要：

根据已有的监测数据预测大坝未来的变形情况,对掌握大坝运行状态,保障大坝安全运行具有重要意义.传统的变形统计模型一般是线性模型,与大坝变形的非线性特性不符合,统计模型误差较大.支持向量机(SVM)是一种高效的非线性建模方法,只是其参数选择对模型性能影响较大.应用萤火虫算法(FA)对SVM的参数进行寻优,建立了萤火虫-支持向量机模型(FA-SVM),并将其应用于某大坝变形测点的位移预测.实例分析表明,FA-SVM模型效果良好。

关键词： 大坝 变形监测 参数优化 支持向量机 萤火虫算法

作者: (蒋)明 郑东健 张凯 周子东

作者单位: 河海大学水利水电学院,江苏省南京市210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏省南京市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: 273-278

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）