基于ACO-SVR的混凝土坝变形监控模型

• 作者: 朱延涛 李丹 郭芝韵
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 混凝土坝 安全监控 回归型支持向量机 蚁群算法
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 水工建筑
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TV698.1++1
• 字数: 4852字
• 语种: 中文

摘要

近年来,支持向量机(SVM)在建立大坝安全监控模型中得到了广泛应用,但其拟合精度和泛化能力取决于模型核参数σ和惩罚因子C的选取.以最小k-fold交叉验证误差为目标,用蚁群路径优化选择的节点值体现,并选择支持向量回归机中的核参数σ和惩罚因子C.以此建立了基于蚁群算法优化支持向量回归机(ACO-SVR)的混凝土坝变形监控模型.通过工程案例研究,结果表明:该方法在参数优化方面具有较快的寻优速率,用于混凝土坝变形监控的建模研究精度较高,具有广泛的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丹	河海大学水利水电学院	22	88	5.0	9.0
5	郭芝韵	河海大学水利水电学院	8	31	4.0	5.0
9	朱延涛	河海大学水利水电学院	4	48	2.0	4.0