基于QPSO-RVM模型的大坝变形预测研究

• 作者: 刘健 李乾德 李啸啸 王东
• 来源期刊: 大坝与安全
• 学科: 工学
• 关键词: 相关向量机 核参数 量子粒子群 大坝变形 预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 资料分析
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TV698
• 字数: 3531字
• 语种: 中文

摘要

根据相关向量机(RVM)原理,选择合适的核函数类型,运用量子粒子群(QPSO)算法对核参数进行优化运算,建立QPSO-RVM模型.运用QPSO-RVM模型对大坝变形监测数据进行预测,并将预测成果与多元统计回归分析成果进行对比研究.结果 表明,QPSO-RVM模型的拟合及预测精度明显优于多元统计回归模型,具有工程运用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王东	四川大学水利水电学院	70	465	11.0	19.0
2	李乾德		2	1	1.0	1.0
3	李啸啸		12	18	3.0	3.0
4	刘健		4	3	1.0	1.0