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大坝变形非线性智能组合预测方法研究

姜立新  康飞  胡军  
【摘要】:为同时利用不同大坝变形预测方法的特征信息,改进预测质量,提出了一种基于微粒群优化—支持向量机(PSO-SVM)的大坝变形非线性智能组合预测模型。选取几种不同原理的建模方法建立预测模型并预测,利用其预测结果建立组合预测模型,组合函数的拟合采用混合核函数支持向量回归算法。为提高SVM的学习、泛化能力,采用混合核函数,并用具有并行性和分布式特点的PSO算法优化选择SVM模型参数。实例分析表明,该模型较好地整合了不同建模方法的特征信息,避免了单一方法的偶然性,较单一预测模型、加权组合预测模型具有更高的预测精度和更小的峰值误差,为更准确地进行大坝安全监控提供了一种新的途径。

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