【摘 要】
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为提升大坝变形预测能力,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的混凝土重力坝变形预测模型.通过粒子群算法对支持向量机惩罚函数C与核函数σ进行寻优,避免了拟合过程中易陷入局部最优解的问题,提高了模型的拟合精度.以新疆北疆某碾压混凝土坝2014年～ 2019年变形监测数据为例,建立了逐步回归、SVM、PSO-SVM三种模型.结果 表明,PSO-SVM模型预测时段复相关系数高达0.991,明显优于逐步回归与SVM模型,同时标准差也低于其他两种模型,说明PSO-SVM模型拟合及预测精度更高,有
【机 构】
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新疆水利水电科学研究院,新疆 乌鲁木齐830049;新疆额尔齐斯河流域开发工程建设管理局,新疆乌鲁木齐830000
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为提升大坝变形预测能力,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的混凝土重力坝变形预测模型.通过粒子群算法对支持向量机惩罚函数C与核函数σ进行寻优,避免了拟合过程中易陷入局部最优解的问题,提高了模型的拟合精度.以新疆北疆某碾压混凝土坝2014年～ 2019年变形监测数据为例,建立了逐步回归、SVM、PSO-SVM三种模型.结果 表明,PSO-SVM模型预测时段复相关系数高达0.991,明显优于逐步回归与SVM模型,同时标准差也低于其他两种模型,说明PSO-SVM模型拟合及预测精度更高,有效验证了模型的可靠性及准确性.
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