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| 基于ABCA-SVM的大坝变形预警模型 | |
| 引用本文： | 钱程,李连基,周子东. 基于ABCA-SVM的大坝变形预警模型[J]. 人民黄河, 2018, 0(4): 124-127 |
| 作者姓名： | 钱程 李连基 周子东 |
| 作者单位： | 河海大学水利水电学院;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 |
| 摘 要： | 合理分析大坝变形监测数据序列特征,精确预测大坝变形状况,是大坝安全监测的重要内容。针对常用大坝安全监测分析模型存在的不足,将人工蜂群算法与支持向量机模型结合起来,利用人工蜂群算法全局搜索能力强、收敛速度快等优点对支持向量机模型的惩罚因子C和核参数δ进行优化,建立了ABCA-SVM模型。某水电站大坝坝顶某点的112组径向位移预测实例表明,ABCA-SVM模型预测精度高于标准SVM模型的,可以在大坝安全监测领域推广应用。 |
| 关 键 词： | 大坝安全 变形监测 人工蜂群算法 支持向量机 |
Dam Deformation Early Warning Model Based on ABCA-SVM Model |
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