基于ACGWO-SVR的高寒地区心墙堆石坝压实质量评价模型

作者：岳攀; 林威伟; 吴斌平^*; 王佳俊

来源：水利水电技术(中英文), 2021, 52(11): 98-107.

DOI：10.13928/j.cnki.wrahe.2021.11.010

• 压实质量评价
• 自适应灰狼优化支持向量机回归算法
• 高寒地区
• 心墙堆石坝
• 鲁棒性

为了提高高寒地区心墙堆石坝压实质量评价的精确度、泛化能力和鲁棒性,保证大坝施工质量,在考虑寒区气象参数的基础上,提出基于自适应灰狼优化支持向量机回归算法的压实质量评价模型。首先,在压实质量评价模型建立过程中考虑温度、湿度等气象参数的影响。其次,采用ACGWO对SVR的惩罚因子和核参数进行寻优,以提高支持向量机参数选择效率及泛化能力,进而建立基于ACGWO-SVR的压实质量评价模型;其中,ACGWO采用自适应缩放因子和混沌理论优化灰狼算法,克服了传统灰狼算法收敛速度较慢、易陷入局部最优等问题。最后,以某高寒地区心墙堆石坝工程为例,并与线性回归、BPNN以及SVR方法进行对比分析。结果表明:基于ACGWO-SVR的压实质量评价模型具有更高的精度、更好的泛化能力和鲁棒性,适用于寒区工程质量评价。

• 单位
  天津大学; 水利工程仿真与安全国家重点实验室; 雅砻江流域水电开发有限公司