本文關鍵詞：基于IPSO-RVM的大壩安全預警模型

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【摘要】：針對SVM(Support Vector Machine,支持向量機)存在支持向量個數(shù)較多、核函數(shù)要求嚴格等不足,將性能更出色的RVM((Relevance Vector Machine,相關向量機)用于大壩安全預警模型的構建。核函數(shù)及其參數(shù)對RVM模型的性能有著重要的影響,組合局部核函數(shù)和全局核函數(shù)的混和核函數(shù)能提高模型的擬合精度和泛化能力,利用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群算法)能有效地對核參數(shù)進行尋優(yōu),針對標準PSO算法容易陷入局部最優(yōu)點的缺陷,提出IPSO(Improved Particle Swarm Optimization,改進的粒子群算法)。將上述組合算法用于大壩安全模型的建立,實例分析表明,基于上述算法模型的性能得到了一定程度的提高。
【作者單位】： 河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室;河海大學水利水電學院;雅礱江流域水電開發(fā)有限公司;
【基金】：國家自然科學基金項目(51179066) 高等學校博士學科點專項科研基金資助課題項目(20130094110010) 江蘇省杰出青年基金項目(BK2012036) 水利部公益性行業(yè)科研專項經費項目(201301061)
【分類號】：TV698.1
【正文快照】： 1研究背景大壩的預警模型可用來監(jiān)測大壩的運行狀態(tài)和指導大壩的運行方式,根據(jù)大壩的原型觀測數(shù)據(jù)建立大壩工作性態(tài)的預警模型一直是大壩安全預警的研究重點[1]。目前,常用的預警模型有統(tǒng)計模型、確定性模型、人工智能模型等[2],其中,人工智能模型因其強大的非線性逼近能力和

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