基于PCA-GWO-SVM的大坝变形预测

发布时间：2023-02-27 08:45

　　很多大坝失事前会出现坝体变形测值异常的情况,为了确保大坝安全运行,需要建立精确的模型来进行数据分析和变形预测。针对大坝安全监测数据序列中出现小样本、短序列和序列非线性的特点,将主成分分析法(PCA)引入支持向量机(SVM)来简化因子关系,实现支持向量机模型输入的优化设计,同时应用灰狼优化算法(GWO)对支持向量机进行参数优化,并结合支持向量机的非线性拟合能力,使模型更好地体现大坝的工作机制。以某混凝土连拱坝为例,分别建立统计模型、标准SVM模型、PCA-SVM模型以及PCA-GWO-SVM模型并对预测结果进行分析,对比验证了PCA-GWO-SVM模型方法的可行性。

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【文章目录】：
1 基于主成分分析的灰狼优化算法支持向量机
    1.1 支持向量机
    1.2 主成分分析
    1.3 灰狼优化算法
    1.4 PCA-GWO-SVM组合模型建模步骤
2 工程实例
3 结 语



本文编号：3751028