10.3880/j.issn.1006-7647.2020.06.011
基于奇异谱分析与PSO优化SVM的混凝土坝变形监控模型
针对混凝土坝自动化变形监测数据存在噪声成分,且变形与环境影响因素间呈现出复杂的非线性关系等问题,提出了基于奇异谱分析(SSA)与粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的混凝土坝变形监控模型.模型利用SSA对实测变形进行分解,提取其蕴含的趋势与周期性成分并对变形加以重构;在此基础上,采用基于PSO优化的SVM对重构变形与环境影响因素间复杂的非线性函数关系进行挖掘.实例验证结果表明,该模型具有较好的拟合与预测精度,可以有效地挖掘实测变形蕴含的数据特征,减小噪声成分对建模精度的影响,具有一定的工程应用价值.
混凝土坝、变形监控、奇异谱分析、支持向量机、粒子群算法
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TV698.1(水利枢纽、水工建筑物)
国家自然科学基金51769017,51969018
2020-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
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