作者：张柯; 杨杰; 程琳土石坝变形监测模型人工蜂群算法支持向量机参数寻优
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。
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