FA-SVM模型在大坝变形预测中的应用

• 作者: 周子东 张凯 蒋明 郑东健
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝变形 参数优化 支持向量机 萤火虫算法
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 安全监测与评价
• 页码范围: 79-81,99
• 页数: 4页
• 分类号: TV698.11
• 字数: 3143字
• 语种: 中文

摘要

根据已有的监测数据预测大坝未来的变形情况,对掌握大坝运行状态,保障大坝安全运行具有重要意义.传统的变形统计模型一般是线性模型,与大坝变形的非线性特性不符合,统计模型误差较大.支持向量机(SVM)是一种高效的非线性建模方法,只是其参数选择对模型性能影响较大.应用萤火虫算法(FA)对SVM的参数进行寻优,建立了萤火虫-支持向量机模型(FA-SVM),并将其应用于某大坝变形测点的位移预测.实例分析表明,FA-SVM模型效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑东健	河海大学水利水电学院	115	637	13.0	19.0
5	张凯	河海大学水利水电学院	13	63	4.0	7.0
9	蒋明	河海大学水利水电学院	2	6	2.0	2.0