改进灰狼算法优化SVM的大坝变形预测

• 作者: 朱军桃 程胜 邢尹
• 来源期刊: 桂林理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 变形监测 灰狼优化算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 土木工程与测绘科学
• 页码范围: 669-673
• 页数: 5页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 3118字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9057.2019.03.018

摘要

为进一步提高大坝变形的预测精度,提出了一种改进的灰狼算法优化支持向量机预测模型.通过引入非线性收敛因子和采用动态加权策略,提升了灰狼算法优化支持向量机惩罚因子和核函数参数的能力,并以最优参数建立支持向量机大坝变形预测模型.选取实例数据,与布谷鸟算法、差分进化算法、粒子群算法和基本灰狼算法优化的支持向量机预测模型进行比较.实验结果表明,改进的灰狼算法对支持向量机参数的优化是有效的,基于此建立的模型预测效果良好,达到了提高大坝变形预测精度的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱军桃	桂林理工大学测绘地理信息学院	19	85	6.0	8.0
5	邢尹	桂林理工大学测绘地理信息学院	8	45	3.0	6.0
9	程胜	桂林理工大学测绘地理信息学院	3	3	1.0	1.0