本文關(guān)鍵詞：FCM-RVM預警模型在某重力壩典型壩段水平位移預測中的應用

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【摘要】：針對大壩變形原型監(jiān)測數(shù)據(jù)的非線性和影響因子的相關(guān)性問題,提出一種基于模糊C-均值聚類(FCM)和相關(guān)向量機(RVM)的組合建模方法。首先用FCM方法對影響因子進行相似聚類,然后運用RVM算法分別對每一聚類樣本進行訓練學習得到對應的RVM模型,其中RVM算法中的核參數(shù)采用改進的粒子群(PSO)算法尋優(yōu)。將各組合算法用于某重力壩典型壩段水平位移的安全模型構(gòu)建中,并與多種模型預測結(jié)果對比,結(jié)果表明,FCM-RVM預警模型的預測精度較高。研究結(jié)果可為類似工程的大壩變形預警提供參考。
【作者單位】： 西京學院土木工程學院;
【分類號】：TV698.1
【正文快照】： 1引言利用大壩變形監(jiān)測數(shù)據(jù)建立變形預警模型一直是大壩安全預警的研究重點[1]。目前,常用的預警模型有多元回歸模型、確定性有限元模型以及有限元與回歸模型相結(jié)合的混合模型[2],這些模型或者泛化能力較差,或者計算量大,因此尋找一種泛化能力強、工作量小的建模方法尤為必要

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本文編號：1156208