【摘 要】
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建立准确可靠的大坝变形预测模型是大坝安全评价的重要内容,为此,将差分进化算法的交叉和变异算子引入灰狼优化算法(GWO),提出一种基于改进灰狼算法(MGWO)优化支持向量机(SVM
【机 构】
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水能资源利用关键技术湖南省重点实验室,中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室
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建立准确可靠的大坝变形预测模型是大坝安全评价的重要内容,为此,将差分进化算法的交叉和变异算子引入灰狼优化算法(GWO),提出一种基于改进灰狼算法(MGWO)优化支持向量机(SVM)的大坝变形预测方法。通过差分进化算法丰富初始种群,提出改进灰狼优化算法(MGWO),并采用MGWO算法优化SVM的惩罚因子和核函数,建立基于MGWO-SVM算法的大坝变形预测模型。以锦屏一级特高拱坝实测数据为例,将MGWO-SVM模型与SVM、GWO-SVM模型的预测结果进行比较。结果表明,MGWO-SVM模型可以有效提高大坝变
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