土石坝渗流安全监测的遗传支持向量机方法

为了有效地根据土石坝地原型观测资料来分析坝体和坝基中存在的渗流问题,本文在对建模因子进行分析的基础上,充分利用支持向量机的结构风险最小化原则和遗传算法快速全局优化的特点,通过支持向量机模型对非线性监测数据进行拟合,并利用遗传算法优化支持向量机的模型参数,建立了基于GA-SVM的土石坝渗流监测模型。实例分析表明,该模型与传统的多元线性回归模型和神经网络模型相比,具有预测精度高、泛化能力强等优点,对土石坝安全监控具有实用价值。