svm大坝变形监测模型研究

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1、１４４中国农村水利水电·２０１５年第５期文章编号：１００７－２２８４（２０１５）０５－０１４４－０４ＳＶＭ大坝变形监测模型研究马琳１，２，３，马福恒２，范振东１，３，４，李月娇１，３，４（１．河海大学水利水电学院，南京２１００９８；２．南京水利科学研究院，南京２１００２９；３．河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心，南京２１００９８；４．河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，南京２１００９８）摘要：大坝的变形监测数据是一个复杂的非线性的时间序列，采用传统的建模方法存在拟合和预报精度低等问题。传统算法中，基本遗传

2、算法不能确保全局最优收敛，而普通多变异位自适应遗传算法在进化初期对群体不利，容易导致进化走向局部最优。针对这一问题，提出一种基于改进的多变异位自适应遗传优化支持向量机（ＳＶＭ）的建模方法。多变异自适应遗传算法采用二进制多点交叉，可根据个体适应值大小，自动选取合适的交叉概率和遗传概率，针对遗传算法易陷入局部最优点，对上述遗传算法进行改进，并利用该算法对支持向量机的模型参数进行寻优。将上述建模方法用于大坝变形监控模型的建立，结果表明该组合算法能有效提高模型的拟合和预报精度。关键词：大坝；变形监测模型；支持向量机；改进的多变异位自适应遗

3、传算法中图分类号：ＴＶ６９８．１文献标识码：ＡＤａｍＤｅｆｏｒｍａｔｉｏｎＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＭｏｄｅｌＢａｓｅｄｏｎＩｍｐｒｏｖｅｄＭＭＡ－ＳＶＭ１，３，４，ＭＡＦｕ－ｈｅｎｇ２，ＦＡＮＺｈｅｎ－ｄｏｎｇ１，３，４，ＬＩＹｕｅ－ｊｉａｏ１，３，４ＭＡＬｉｎ（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＷａｔｅｒＣｏｎｓｅｒｖａｎｃｙａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ；２．ＮａｎｊｉｎｇＨｙｄｒａｕｌｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００２９，

4、Ｃｈｉｎａ；３．ＮａｔｉｏｎａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＥｆｆｉｃｉｅｎｔＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳａｆｅｔｙ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ；４．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ－ｗａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＨｙｄｒａｕｌｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄａｍｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔ

5、ｏｒｉｎｇｄａｔａａｒｅａｃｏｍｐｌｅｘｎｏｎｌｉｎｅａｒｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ．Ｗｈｉｌｅｍｏｄｅｌｉｎｇｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓ，ｐｒｏｂｌｅｍｓｌｉｋｅｌｏｗａｃｃｕｒａｃｙｆｉｔｔｉｎｇａｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇａｒｉｓｅ．Ｉｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ｔｈｅｂａｓｉｃｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎ＇ｔｅｎｓｕｒｅｇｌｏｂａｌｏｐｔｉ－ｍａｌｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ，ｗｈｉｌｅｔｈｅａｖｅｒａｇｅｍｕｌｔｉｐｌｅｍｕｔａｔｉｏｎａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇ

6、ｏｒｉｔｈｍｉｓｕｎｆａｖｏｒａｂｌｅｆｏｒｇｒｏｕｐｓｉｎｔｈｅｅａｒｌｙｓｔａｇｅｏｆｅｖｏｌｕ－ｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｇｅｎｅｒａｔｅｓａｈｉｇｈｐｏｓｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｌｅａｄｉｎｇｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｔｏｗａｒｄｓｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍ．Ｉｎｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓ－ｅｎｔｓａｖａｒｉｅｄｅｃｔｏｐｉｃｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）．Ｍｕｌ

7、ｔｉｐｌｅｍｕ－ｔａｔｉｏｎａｄａｐｔｉｖｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｅｓｂｉｎａｒｙｍｕｌｔｉ－ｐｏｉｎｔｃｒｏｓｓｏｖｅｒｍｅｔｈｏｄ，ｉｎｗｈｉｃｈｉｔａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｓｅｌｅｃｔｓｔｈｅａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｃｒｏｓｓｏｖｅｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｎｄｇｅｎｅｔｉｃｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｉｚｅｏｆｉｎｄｉｖｉｄｕａｌｆｉｔｎｅｓｓｖａｌｕｅ．Ａｓｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｆａｌｌｓｉｎｔｏｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍｅａｓｉ－ｌｙ，ｔｈｅｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ

8、ａｂｏｖｅｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｔｏａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｌｙｓｅｅｋｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＳＶＭｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｂｏｖｅｉｓｕｓｅｄｔｏｅｓｔａｂｌｉｓｈｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｄａｍｄｅｆｏｒｍａ