基于人工蜂群算法的大坝变形支持向量机预测模型

• 作者: 伏晓 朱世贤 董明 陈慧艳
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝变形 预测模型 蜂群(ABC)算法 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 水利工程
• 页码范围: 10-13
• 页数: 4页
• 分类号: TV64
• 字数: 2964字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2017.02.003

摘要

为了解决支持向量机(SVM)参数优化方法在大坝变形预测中易陷入局部最优解的问题,利用人工蜂群(ABC)算法的强全局优化能力、强鲁棒性特点,将人工蜂群(ABC)算法运用到SVM参数优化中.将惩罚因子C和核函数σ作为ABC算法中的蜜源位置进行寻优,并运用到大坝的变形监测中.结果表明,基于人工蜂群算法的大坝变形支持向量机预测模型能够克服局部最优解,提升模型的拟合与预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	伏晓	河海大学水利水电学院	3	6	1.0	2.0
2	董明	河海大学港口海岸与近海工程学院	4	10	2.0	3.0
3	朱世贤	河海大学水利水电学院	2	1	1.0	1.0