典型文献
混凝土坝变形预测模型的PCA-WOA-LSSVM组合建模方法
文献摘要：
传统的大坝变形预测模型难以反映大坝变形量与其多维影响因子之间的复杂非线性关系,最小二乘支持向量机(LSSVM)可有效处理非线性问题,故提出一种PCA-WOA-LSSVM组合建模方法来构建大坝变形预测模型.首先采用主成分分析(PCA)方法约简大坝变形影响因子,减少模型输入维数,降低模型复杂度.同时利用鲸鱼算法(WOA)搜寻LSSVM模型最优参数组合,提高模型预测精度.以某混凝土坝为例,对比基于PCA-LSSVM、LSSVM及传统多元回归方法建立的大坝变形预测模型,基于PCA-WOA-LSSVM组合建模方法构建的模型的拟合能力与预测精度均较优,能够更好地应用于大坝变形安全监控中.
文献关键词：
混凝土坝;变形预测;主成分分析;鲸鱼算法;最小二乘支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
吴敏妍;苏怀智;杨立夫
作者机构：
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;河海大学水利水电学院,江苏南京210098
文献出处：
引用格式：
[1]吴敏妍;苏怀智;杨立夫-.混凝土坝变形预测模型的PCA-WOA-LSSVM组合建模方法)[J].水电能源科学,2022(09):111-114
A类：
B类：
混凝土坝变形预测,WOA,LSSVM,组合建模,大坝变形预测,变形量,非线性关系,最小二乘支持向量机,非线性问题,约简,变形影响,模型输入,模型复杂度,鲸鱼算法,搜寻,最优参数,数组,比基,多元回归方法,安全监控
AB值：
0.198306
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
