不同核函数的PSO-SVM大坝变形非线性预警模型
支持向量机的核函数选择对大坝变形预警模型的预测精度有重要的影响.文中基于SVM常用的高斯核函数、多项式核函数及其线性混合核函数分别建立了大坝的预警模型,并利用改进的粒子群算法对支持向量机的惩罚因子和核参数进行寻优.通过实例分析表明,基于多项式核函数建立的大坝变形非线性PSO-SVM模型的泛化能力最佳.
大坝安全 变形监测 预警模型 支持向量机 核函数 粒子群算法
范振东 傅兆庆 杜传阳 陈敏
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098;河海大学水利水电学院,南京210098
国内会议
全国大坝安全监测技术信息网2014年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
山西大同
中文
29-33
2014-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）