基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型研究

作者：范振东; 崔伟杰; 郭芝韵; 张毅

来源：水电能源科学, 2014, 32(11): 72-75.

• 大坝安全
• 预警模型
• 支持向量机
• 粒子群算法

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。

• 单位
  雅砻江流域水电开发有限公司; 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 河海大学