刘彪
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：河海大学水利水电学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：水利工程更多>>
- 基于改进PSO算法和SVM的大坝监控模型研究被引量：4
- 2015年
- 针对传统大坝安全变形预警监控模型对缺失数据敏感、精度易受其它因素影响的特点,提出了一种利用粒子群算法与支持向量机相结合的建模方法。即通过粒子群算法对支持向量机模型的参数进行寻优,同时改进了惯性权重因子与学习因子,并引入参数收敛程度,有效地解决了粒子群算法存在的早熟收敛问题,提高了全局收敛能力。阐述了模型建立的算法步骤,并利用某水电站观测数据进行了验证。结果表明,相对于传统优化算法,改进的PSO-SVM模型在大坝安全变形监控上具有很大的优越性,而且也扩展了粒子群算法的应用范围。
- 杨晓晓刘懿王超刘彪王泉
- 关键词：支持向量机粒子群算法早熟收敛
- 3种大坝安全监控智能模型的比较
- 2014年
- 当效应量和自变量关系复杂时,传统回归模型预测效果较差,智能模型以可视化、网络化、易于实现等特征发展迅速。基于某混凝土坝实测资料,将极限学习机模型运用于大坝安全监控中,并与BP神经网络、支持向量机模型的训练、预测结果对比,分析了各个模型的实际运行性能和适用场合。
- 王泉杨晓晓王超刘彪
- 关键词：大坝安全监控极限学习机BP神经网络
- 基于FEM-SVM的大坝可靠度分析方法被引量：1
- 2015年
- 为解决复杂大坝可靠度分析计算时难以求得显示的功能函数和传统随机有限元计算时间长、工作量大等问题,提出将有限元(FEM)、支持向量机(SVM)和Monte-Carlo法相结合的可靠度分析方法,即采用正交试验设计具有代表性的样本点,通过有限元计算生成学习样本,利用支持向量机具有解决高度非线性、小样本问题的能力,建立结构响应量和输入变量的映射关系,再利用Monte-Carlo法,结合输入变量的概率分布生成随机样本进行结构可靠度计算。实例计算表明,FEM-SVM分析方法具有较好的精度,同时大幅减少了计算时长和工作量。
- 刘海泉肖峰杨晓晓王超刘彪
- 关键词：有限元支持向量机MONTE-CARLO法可靠度
