科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对大坝变形监测数据呈现非线性、影响因素复杂和预测性能不佳等问题，提出了天牛须搜索(Beetle Antennae Search, BAS)算法和随机森林(Random Forest, RF)算法相结合的大坝水平位移预测模型。利用BAS算法收敛速度快、计算量小的特性，对RF预测模型中的参数决策树个数和分裂属性个数进行深度优化，选取最佳参数构建模型。通过选取实训数据，与LSSVM,BP,RF模型进行大坝水平位移预测对比分析，结果表明，BAS-RF组合模型在大坝水平位移预测中具有较好的稳定性，变形预测精度也得到提高。
-
单位广西空间信息与测绘重点实验室; 桂林理工大学
