基于GA-SVM模型的围堰沉降预测  

Prediction of cofferdam settlement based on GA-SVM model

作　　者：刘波 蒋平 蒋晓明 查晓庭 Liu Bo;Jiang ping;Jiang Xiaoming;Zha Xiaoting

机构地区：[1]江苏省盱眙县水务局,江苏淮安211700 [2]江苏省扬州市邗江区水利局,江苏扬州225127 [3]江苏省昆山市水事综合管理中心,江苏昆山215300 [4]江苏省水利建设工程有限公司,江苏扬州225127

出　　处：《吉林水利》2025年第3期32-36,共5页Jilin Water Resources

基　　金：江苏省高效节能大型轴流泵站工程研究中心开放课题(ECHEAP025)。

摘　　要：沉降变形是围堰变形的一种变形方式,在吹填施工中,围堰所处的环境较差,因此有必要对围堰变形进行观测。本文提出一种支持向量机模型(SVM)机器学习算法对围堰沉降进行预测,为了提高模型预测的准确性,利用遗传算法(GA)对向量机模型的内参进行调优。实践证明,通过遗传算法调优的向量机模型能准确预测围堰变形发展趋势,较传统向量机模型的相对误差从35%降低至6%,具有很好的可行性和实用性。

关 键 词：围堰变形 沉降预测 支持向量机 遗传算法 

分 类 号：TV551.3[水利工程—水利水电工程] TU433[建筑科学—岩土工程]