基于 PSO-RVM 模型的大坝安全监控研究

• 作者: 宋培玉 杨浩东 王嘉华
• 来源期刊: 水利信息化
• 学科: 工学
• 关键词: 安全监控模型 PSO-SVM模型 大坝安全监控 粒子群算法 模型参数 模型分析
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信息资源开发利用
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 5216字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19364/j.1674-9405.2020.04.008

摘要

为提高大坝安全监控模型的预报精度和时间,利用粒子群算法(PSO)对相关向量机的关键核参数进行寻优,通过建立大坝安全监控模型与实际值比较,从而对RVM模型进行稀疏、学习、泛化等性能的分析研究.采用某实际工程实测视准线位移监测对模型进行验证,并通过均方根、标准均方和平均绝对百分比等误差,对模型预测的准确性、稳定性和可信程度进行评价.研究表明,PSO-RVM模型的泛化性能明显优于传统的RVM模型,应用于大坝安全监测建模是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋培玉		1	0	0.0	0.0
2	杨浩东		1	0	0.0	0.0
3	王嘉华	河海大学理学院	1	0	0.0	0.0