融合PSO-SVM的混凝土拱坝多测点变形监控混合模型

摘要：

针对混凝土拱坝单测点变形监控模型难以合理表征拱坝空间变形场协同响应特性以及传统回归方法诠释环境量与大坝变形间的复杂函数关系具有明显局限性问题,提出了融合粒子群算法优化与支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)的混凝土拱坝多测点变形监控混合模型.基于单测点变形监控模型构建方法,引入空间坐标并利用有限元方法计算水压分量,进而借助PSO-SVM良好的非线性处理能力对环境量与大坝变形序列进行建模和预测,从而构建了融合PSO-SVM的混凝土拱坝多测点混合模型.工程实例分析表明,所建模型具有较好的多测点变形性能分析能力,较单测点统计模型具有良好的拟合及预报精度,可有效反映大坝服役的整体安全性态.此外,所提理论和方法经一定的改进和拓展,亦可推广应用于其他水工建筑物性态安全监控模型的预报分析.

关键词：混凝土拱坝、变形预报、多测点模型、混合模型、PSO-SVM方法

所属期刊栏目：48

分类号：P258(专业测绘)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江西省青年科学重点项目;江西省水利厅科技项目;南昌大学研究生创新专项;江西省研究生创新专项

在线出版日期：2023-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：396-407