基于人工蜂群算法-逐步回归模型的大坝变形监测

• 作者: 康飞 梅泽宇 许青
• 来源期刊: 防灾减灾工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝变形监测 人工蜂群算法(ABCA) 逐步回归分析 单纯形法
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 页码范围: 651-656,670
• 页数: 7页
• 分类号: TU435
• 语种: 中文

摘要

在大坝变形监测统计模型研究的基础上,针对传统大坝变形监测回归模型存在的不足,将逐步回归模型与智能优化算法相结合,提出了一种基于人工蜂群算法-逐步回归分析的大坝变形监控模型.该模型以逐步回归方法为基础,利用相关性分析、多重共线性分析等方法对观测数据进行处理,进而对大坝回归模型的荷载集变量进行筛选和评价,并将改进的人工蜂群算法引入回归模型分析,对荷载集系数进行优化和重新评估.人工蜂群算法是一种新型的群体智能优化方法,具有全局智能性搜索、鲁棒性强等优点,将其引入大坝安全监控建模领域,同时为改进人工蜂群算法的局部搜索性能,引入了单纯形操作算子.实例分析表明,与同类模型相比,所提出模型在一定程度上改善了拟合效果,达到了简化模型、提高拟合精度和增强模型预测能力的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康飞		27	157	6.0	12.0
2	许青		8	122	5.0	8.0
3	梅泽宇		1	0	0.0	0.0