基于小波理论的 混凝土坝变形PCA-IPSO-SVM预测模型

• 作者: 周兰庭 柳志坤
• 来源期刊: 中国农村水利水电
• 学科: 工学
• 关键词: 混凝土坝 软阈值去噪 主成分分析 粒子群算法 支持向量机
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 水电建设
• 页码范围: 185-189,195
• 页数: 6页
• 分类号: TV698
• 字数: 4877字
• 语种: 中文

摘要

混凝土坝变形实测数据往往具有较强的非线性和不确定性.首先通过小波软阈值法对监测数据进行去噪预处理,并根据大坝变形统计模型确定变形的影响因子;然后在SVM的基础上建立变形预测模型,为提高模型的有效性,将模型的输入量进行PCA降维处理,以降低因子间的相关性,并采用IPSO算法对SVM的参数进行寻优,建立了基于PCA-IPSO-SVM的组合预测模型.最后的实例应用表明该模型所得的预测值与实测值拟合较好,并与传统的单一SVM模型和BP神经网络预测结果进行对比,结果表明本文提出的方法具有较高的精度,在处理类似问题上具有较强的优势,为混凝土坝变形预测提供了一种新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周兰庭	河海大学水利水电学院	24	51	3.0	7.0
2	柳志坤	河海大学水利水电学院	3	0	0.0	0.0