【摘 要】
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针对常用的大坝安全预警模型存在的不足,将改进的粒子群(PSO)算法与支持向量机(SVM)相结合,建立了基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型,即利用粒子群算法对支持向量
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,雅砻江流域水电开发有限公司,河海大学大禹学院,黄河上游水电开发有限责任公司,
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针对常用的大坝安全预警模型存在的不足,将改进的粒子群(PSO)算法与支持向量机(SVM)相结合,建立了基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型,即利用粒子群算法对支持向量机模型的参数进行寻优,同时为防止粒子群寻优过程陷入局部最优点,引入了位置因子和速度因子,并通过实例应用做了比较。结果表明,改进后的模型有效摆脱了粒子群陷入局部最优点,且具有更好的非线性拟合能力和泛化能力,可用于复杂大坝安全非线性预警建模。
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