基于ABC-SVM的土石坝变形监测模型

• 作者: 张柯 杨杰 程琳
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 关键词: 土石坝变形 监测模型 人工蜂群算法 支持向量机 参数寻优
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 岩土工程
• 页码范围: 199-204
• 页数: 6页
• 分类号: TV698.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11705/j.issn.1672-643X.2017.04.34

摘要

针对土石坝变形具有较强的非线性特征,传统统计模型预测精度不高,误差较大的问题.引入支持向量机模型(SVM),并采用人工蜂群算法(ABC)对支持向量机的关键参数惩罚因子C和核函数参数σ进行寻优,提高模 型的拟合和预测精度,建立ABC - SVM 模型应用于土石坝变形监测.实例验证分析表明:与传统多元回归模型和 SVM 模型相比,ABC - SVM 模型预测精度高、泛化能力强.利用ABC - SVM 模型对土石坝变形进行预测效果良好,可在大坝安全监测领域推广应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	西安理工大学水利水电学院	62	632	12.0	24.0
5	程琳	西安理工大学水利水电学院	21	42	4.0	5.0
9	张柯	西安理工大学水利水电学院	1	5	1.0	1.0