為了便于大壩安全監(jiān)控,建立了一種具有小樣本、非線性的SVM大壩安全系數(shù)預(yù)測(cè)模型。以白羊山水庫工程為例,探討了該模型的應(yīng)用。在考慮壩高、壩基土層、壩基沉降等因素的情況下,采用遺傳算法對(duì)預(yù)測(cè)模型的松弛系數(shù)及懲罰因子進(jìn)行優(yōu)化搜索,并用該模型對(duì)大壩進(jìn)行安全穩(wěn)定預(yù)測(cè)。經(jīng)檢驗(yàn),預(yù)測(cè)精度可以滿足設(shè)計(jì)要求。 

【文章來源】：黃河水利職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,32(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

大壩總體布置示意圖

松弛系數(shù)ξ和懲罰因子C是用來解決樣本數(shù)據(jù)誤差問題的參數(shù)。本文采用遺傳算法，搜索其最優(yōu)參數(shù)，并將搜索過程中出現(xiàn)過的所有參數(shù)變量與相應(yīng)預(yù)測(cè)精度值都記錄下來，繪成直觀的等高線圖（如圖3所示）和三維視圖（如圖4所示）。經(jīng)分析，得到根據(jù)表3中樣本集所建SVM預(yù)測(cè)模型的最佳懲罰因子C為0.108 8，最佳松弛系數(shù)ξ為0.574 3。3.2 核函數(shù)比選

利用表3中的5組樣本集建立大壩安全穩(wěn)定預(yù)測(cè)模型，之后隨機(jī)選取大壩沿線另外3個(gè)斷面的數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)樣本，對(duì)預(yù)測(cè)值與計(jì)算值進(jìn)行比較，結(jié)果如表4所示。由表4可知，利用本次所建SVM預(yù)測(cè)模型可以較好地進(jìn)行大壩安全穩(wěn)定預(yù)測(cè)，其預(yù)測(cè)誤差絕對(duì)值最大僅為0.004。圖4 SVM預(yù)測(cè)模型參數(shù)尋優(yōu)3D視圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[6]我國(guó)水庫大壩病險(xiǎn)類型和成因機(jī)制分析[J]. 馬志強(qiáng).  人民長(zhǎng)江. 2013(S1)

博士論文
[1]基于智能計(jì)算的大壩安全監(jiān)測(cè)方法研究[D]. 宋志宇.大連理工大學(xué) 2007

碩士論文
[1]基于LS-SVM的河道洪水預(yù)報(bào)研究[D]. 丁海蛟.昆明理工大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3508214