文献类型：期刊文章

作　　者：范振东[1,2] 崔伟杰[3] 郭芝韵[4] 张毅[5]

机构地区：[1]河海大学水利水电学院,江苏南京210098 [2]河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098 [3]雅砻江流域水电开发有限公司,四川成都610051 [4]河海大学大禹学院,江苏南京210098 [5]黄河上游水电开发有限责任公司,青海西宁810008

出　　处：《水电能源科学》

基　　金：高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20130094110010);江苏省杰出青年基金(BK2012036);国家自然科学基金项目(51179066);水利部公益性行业科研专项经费项目(201301061)

年　　份：2014

卷　　号：32

期　　号：11

起止页码：72-75

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、INSPEC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：大坝安全 预警模型 支持向量机 粒子群算法

分 类 号：TV698.1]