基于改进GWO-SVR算法的大坝变形预测模型研究

摘要：

大坝的工作条件复杂、影响因子众多,极易发生形变而导致灾害发生.然而,当前常见的大坝变形预测方法由于其自身的局限又无法满足大坝变形预测的精度要求.因此,提出一种基于改进GWO-SVR算法的大坝变形预测模型,通过对灰狼算法初始种群位置、收敛因子及迭代权重三个方面进行改进,再将滑动时间窗口的思想嵌入其中,最终建立模型实现对大坝变形的高精度预测.试验结果表明,标准SVR模型、GWO-SVR模型以及改进GWO-SVR模型都能够对大坝变形进行预测,其中改进GWO-SVR大坝变形预测模型具有更优秀的预测精度与稳定性.

关键词：滑动时间窗口、支持向量回归、灰狼算法、大坝变形、预测

所属期刊栏目：41

分类号：TV698.2(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：232-238