基于改进自适应遗传算法的大坝变形支持向量机预测模型

作者：李月娇; 包腾飞; 屠立峰; 唐琪; 伏晓

来源：水电能源科学, 2015, 33(04): 81-84.

• 大坝变形
• 支持向量机
• 改进的自适应遗传算法
• 参数

针对支持向量机模型预测大坝变形的核心为选取惩罚因子C和核函数参数σ的问题,以及标准遗传算法可能存在收敛局部小而最后得不到全局最优解、收敛速度慢等缺点,采用改进的自适应遗传算法对参数进行寻优。实例应用表明,与自适应遗传算法的支持向量机模型和统计模型相比,改进的自适应遗传算法的支持向量机模型推广能力和泛化能力更好,从而证明该预测模型具有可行性和实用性。

• 单位
  河海大学; 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室