针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法.基于Mercer理论,将多项式核函数和高斯核函数进行线性组合,构建混合核函数,作为LSSVM模型的核函数,并以特征因子与大坝变形间的相互联系为基础,采用动态自适应惯性权重的PSO算法,对混合核函数的LSSVM模型进行参数寻优,以确保建立最佳LSSVM预测模型.将模型应用于丰满大坝,并与传统多项式核函数和传统高斯核函数的LSSVM模型进行对比仿真实验,对所提方法的有效性和准确性进行验证评估.结果表明,该模型在预测精度上有了明显提高,预测性能尤佳.可见改进自适应粒子群的混合核函数LSSVM模型对大坝变形的时间序列预测有良好的实用价值.
混合核函数 大坝变形预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 自适应粒子群算法 水平位移