基于GS-SVR模型的空腔积水水深和长度预测

摘要：

为描述掺气减蚀工程中的空腔积水水深、空腔长度与诸多影响因素的非线性关系,实现空腔积水水深和空腔长度的准确计算,在搜集162组试验数据的基础上,建立了支持向量机回归(GS-SVR)模型.通过网格搜索和交叉验证方法,研究了 GS-SVR模型中超参数(C和 γ)的相互关系和其对GS-SVR模型预测准确度的影响机制,分析了 6种不同输入组合(共12组)的模型性能.结果表明:通过网格搜索可以找到模型性能最佳的区域,该区域中C和γ呈现相反的增长趋势;基于上述方法找到了最佳变量组合(i1,i2,Fr,Δ/h),并且实现了对掺气坎空腔长度和空腔积水水深的精准预测.

关键词：空腔积水水深、空腔长度、网格搜索、支持向量机、超参数

所属期刊栏目：42

分类号：TV135.2(水利工程基础科学)

资助基金：国家自然科学基金51579206

在线出版日期：2022-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：105-110