3种大坝安全监控智能模型的比较

摘要：

当效应量和自变量关系复杂时,传统回归模型预测效果较差,智能模型以可视化、网络化、易于实现等特征发展迅速.基于某混凝土坝实测资料,将极限学习机模型运用于大坝安全监控中,并与BP神经网络、支持向量机模型的训练、预测结果对比,分析了各个模型的实际运行性能和适用场合.

关键词： 大坝 安全监控 极限学习机 BP神经网络 支持向量机回归模型

作者: 王泉 杨晓晓 王超 刘彪

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: 217-223

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）