本文選題：大壩安全　切入點(diǎn)：服役性態(tài)　出處：《中國農(nóng)村水利水電》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：大壩變形、滲流、應(yīng)力應(yīng)變等服役性態(tài)的原型監(jiān)測數(shù)據(jù)序列,多具有非線性特征且易受噪聲污染。為基于原型監(jiān)測數(shù)據(jù),通過構(gòu)建大壩服役性態(tài)預(yù)測模型,高效合理地?cái)M合和預(yù)測大壩非線性服役性態(tài),需高度重視模型抗噪能力和泛化能力的提升。源于此目標(biāo),綜合應(yīng)用小波、支持向量機(jī)(SVM)、粒子群算法(PSO)等工具,開展了大壩實(shí)測服役性態(tài)抗噪預(yù)測模型的構(gòu)建方法和應(yīng)用研究。在對大壩服役性態(tài)原型監(jiān)測數(shù)據(jù)小波消噪處理的基礎(chǔ)上,借助支持向量機(jī),建立了大壩實(shí)測服役性態(tài)預(yù)測模型;考慮模型精度受SVM懲罰因子及核函數(shù)參數(shù)影響顯著的特點(diǎn),引入PSO算法,實(shí)現(xiàn)了支持向量機(jī)參數(shù)的尋優(yōu)。將文中方法應(yīng)用于某實(shí)際大壩變形實(shí)測性態(tài)預(yù)測模型的構(gòu)建,結(jié)果表明,所構(gòu)建的抗噪預(yù)測模型較傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)回歸模型,在預(yù)測能力方面有一定的優(yōu)越性,且對樣本數(shù)量方面的要求可適當(dāng)放寬,體現(xiàn)出較強(qiáng)的工程實(shí)用性。
[Abstract]:The prototype monitoring data series of dam deformation, seepage, stress and strain have nonlinear characteristics and are vulnerable to noise pollution. Based on the prototype monitoring data, the prediction model of dam service behavior is constructed. In order to fit and predict the nonlinear serviceability of dams efficiently and reasonably, it is necessary to attach great importance to the enhancement of the anti-noise and generalization ability of the model. For this purpose, wavelet transform, support vector machine (SVM), particle swarm optimization (PSO) and other tools are used synthetically, such as wavelet transform, support vector machine and particle swarm optimization (PSO). Based on the wavelet denoising of the prototype monitoring data of the dam service state, the prediction model of the actual service state of the dam is established by means of support vector machine (SVM). Considering that the accuracy of the model is significantly influenced by the SVM penalty factor and kernel function parameters, the PSO algorithm is introduced to optimize the parameters of support vector machine. The proposed method is applied to the construction of a real dam deformation prediction model. The results show that the proposed anti-noise prediction model has some advantages over the traditional statistical regression model in forecasting ability, and the requirements for the number of samples can be relaxed appropriately, reflecting the strong engineering practicability.
【作者單位】： 河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河海大學(xué)水利水電學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51579083,51479054,51139001,41323001) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金資助課題(20130094110010)
【分類號】：TV698.1

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本文編號：1558473