FCM-RVM预警模型在某重力坝典型坝段水平位移预测中的应用

• 作者: 张海龙 马斌
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 重力坝 大坝变形 预警模型 模糊C-均值聚类 相关向量机
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 大坝安全与监测
• 页码范围: 81-84
• 页数: 4页
• 分类号: TV698.1
• 语种: 中文

摘要

针对大坝变形原型监测数据的非线性和影响因子的相关性问题,提出一种基于模糊C-均值聚类(FCM)和相关向量机(RVM)的组合建模方法.首先用FCM方法对影响因子进行相似聚类,然后运用RVM算法分别对每一聚类样本进行训练学习得到对应的RVM模型,其中RVM算法中的核参数采用改进的粒子群(PSO)算法寻优.将各组合算法用于某重力坝典型坝段水平位移的安全模型构建中,并与多种模型预测结果对比,结果表明,FCM-RVM预警模型的预测精度较高.研究结果可为类似工程的大坝变形预警提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马斌	西京学院土木工程学院	28	58	4.0	6.0
2	张海龙	西京学院土木工程学院	14	37	4.0	5.0