顾及邻点变形因素的改进PSO-SVM模型大坝变形预测

为实现支持向量机模型(SVM)对大坝变形的精准预测,克服模型容易陷入局部最优的缺点,引入多尺度一维的小波分解函数和柯西分布密度函数优化SVM模型,并考虑邻近监测点之间的互扰性,建立了顾及邻点变形因素的改进粒子群优化支持向量机模型。利用粒子群算法(PSO)更新粒子群的速度和位置,组合标准的柯西分布密度函数优化模型的惯性权重,采用多尺度一维的小波分解函数对样本数据进行误差序列的剔除,选取3-fold交叉验证方法进行最佳参数的求解。对顾及邻近点的改进PSO-SVM模型实例进行对比研究,实例表明,顾及邻近点的改进PSO-SVM模型适用于短期样本的预测,在中长期样本情况下拟合精度不佳。设计了长期样本下的对比研究,结果表明,改进的PSO-SVM模型较SVM模型和PSO-SVM模型拟合效果最佳,验证了改进模型在长期样本下的适应性和有效性。