基于SAPSO-RVM的大坝变形预测模型

摘要：

由于支持向量机(SVM)存在结构稀疏化不足,缺乏概率信息等缺陷,将性能更具优势的相关向量机(RVM)理论引入到大坝变形预测的应用中.RVM模型的核函数选择高斯径向基函数,核参数用基于模拟退火的混合粒子群算法(SAPSO)进行寻优.在实际应用中,RVM模型的向量数量远小于SVM模型,在保持良好泛化能力的前提下计算结构得到简化,混合粒子群算法相较于一般粒子群算法其全局寻优能力也有所提高.将上述组合模型应用于大坝变形预测实例,结果表明该模型回归预测精度较高.

关键词： 大坝 变形预测模型 支持向量机 核函数 混合粒子群算法

作者: 唐琪 包腾飞 李月娇 屠立峰

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;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: 230-238

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）