基于ABC-SVM的土石坝变形监测模型

摘要

针对土石坝变形具有较强的非线性特征,传统统计模型预测精度不高,误差较大的问题。引入支持向量机模型(SVM),并采用人工蜂群算法(ABC)对支持向量机的关键参数惩罚因子C和核函数参数σ进行寻优,提高模型的拟合和预测精度,建立ABC-SVM模型应用于土石坝变形监测。实例验证分析表明:与传统多元回归模型和SVM模型相比,ABC-SVM模型预测精度高、泛化能力强。利用ABC-SVM模型对土石坝变形进行预测效果良好,可在大坝安全监测领域推广应用。