【摘 要】
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本文是用PSO-GM模型来预测拱坝变形情况。该模型通过粒子群算法优化灰色模型中背景值的权重系数r和指数灰元N,既保留了灰色模型要求样本数据少、短期预测精度高、可检验
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098
【出 处】
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全国大坝安全监测技术信息网2014年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
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本文是用PSO-GM模型来预测拱坝变形情况。该模型通过粒子群算法优化灰色模型中背景值的权重系数r和指数灰元N,既保留了灰色模型要求样本数据少、短期预测精度高、可检验等优点,又弱化了线性GM(1,1)模型对累加生成的数据序列须成一定指数规律变化的要求,从而更具普遍性。通过工程实例计算验证可知,PSO-GM模型无论拟合精度还是预测精度都较一般线性灰色GM(1,1)模型好,可以为坝体位移监测提供参考。
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