基于AdaBoost-SVM的混凝土坝变形预测模型

• 作者: 尹文中 杨群 汪程 赵二峰 陈悦 高嵩
• 来源期刊: 南水北调与水利科技
• 学科: 工学
• 关键词: AdaBoost-SVM预测模型 变形 AdaBoost算法 SVM 预测精度
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 水利工程研究
• 页码范围: 188-193
• 页数: 6页
• 分类号: TV541
• 字数: 5246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2019.0126

摘要

针对混凝土坝变形预测模型中环境量与效应量之间复杂的非线性问题,以及单支持向量机(SVM)模型预测精度不高的问题,提出一种AdaBoost-SVM的混凝土坝变形预测模型,该模型采用结构风险最小化的原则,并借鉴提升算法强化学习的思想,从而提高模型的学习性能,达到增强模型泛化能力和预测精度的目的.结合实例,经过AdaBoost-SVM预测模型对混凝土坝位移原型监测数据进行训练及预测,并将预测结果与单支持向量机模型的预测结果进行对比,结果显示:基于AdaBoost-SVM预测模型得到的均方差为0.5565,平均误差绝对值为0.40,预测精度比单支持向量机模型高出一个数量级;而且相较于单支持向量机预测模型,强化后的模型在预测时段表现出更好的稳定性.该模型综合了提升算法与支持向量机各自的优势,可作为混凝土坝变形预测的一种有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵二峰	河海大学水利水电学院	23	86	6.0	7.0
2	陈悦	河海大学水利水电学院	10	33	3.0	5.0
3	尹文中	河海大学水利水电学院	2	1	1.0	1.0
4	高嵩		3	3	1.0	1.0
5	汪程	河海大学水利水电学院	2	1	1.0	1.0
6	杨群		1	1	1.0	1.0