基于TW-SVM预测模型的某堆石坝变形预测分析

• 作者: 代凌辉 侯景梅 许晓瑞 郝晓宇
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小样本 核函数 预测模型 变形监测 堆石坝
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 运行管理
• 页码范围: 109-112,170
• 页数: 5页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 1760字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2017.03.020

摘要

为提高监测资料有缺失的大坝变形预测模型精度,采用支持向量机方法建立一种具有小样本、高维、非线性的预测模型,并结合对其重要组成部分核函数的分析应用,提出一种根据结构风险最小化的TW-SVM预测模型.以某堆石坝为例进行研究,利用坝坡垂直位移和水平位移的监测数据,分别采用TW-SVM方法和BP神经网络(NET)方法建立相应预测模型进行比较分析.结果表明:采用TW-SVM方法和NET方法预测的垂直位移最大绝对误差分别为0.58 mm和6.18 mm,最大相对误差分别为270.00％和1 286.22％;采用TW-SVM方法和NET方法预测的水平位移最大绝对误差分别为0.25 mm和14.91 mm,最大相对误差分别为31.25％和1 189.85％;TW-SVM预测模型比NET预测模型更适合于影响因素为时间、水位的小样本预测分析.研究结果为堆石坝变形预测与分析提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	代凌辉		14	33	3.0	5.0
5	郝晓宇		4	6	2.0	2.0
6	许晓瑞		7	23	2.0	4.0
8	侯景梅		4	3	1.0	1.0