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
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,其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.
大坝变形预测 支持回归机模型 改进型混合蛙跳算法
卢远富 包腾飞 李涧鸣 孙鹏明 王甜
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
国内会议
成都
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492-500
2016-12-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)