施工仿真参数的更新对于施工仿真结果的准确性具有重要影响。然而目前的引水隧洞施工进度仿真参数更新多采用贝叶斯更新方法,存在需要假定参数分布形式,且无法得到预测参数的序列来描述参数动态变化过程的不足。针对上述问题,文章提出了基于自适应混沌差分进化支持向量机（adaptive chaos differential evolutionsupport vector machine,ACDE-SVM）的引水隧洞施工仿真参数动态更新方法。首先,采用自适应缩放因子和混沌理论对差分进化算法进行改进,提出自适应混沌差分进化算法（ACDE）,ACDE算法既使搜索时间大大缩减,又弥补了差分进化算法后期局部搜索弱而使群体陷入早熟的缺陷;其次,基于现场施工参数时间序列,采用ACDE算法对支持向量机（SVM）进行参数寻优,进而构建基于ACDE-SVM的施工仿真参数预测模型,克服了传统SVM参数选择效率低、泛化能力弱的不足;最后,采用误差指标对模型性能进行评价,并与常规仿真方法及贝叶斯更新方法的仿真结果进行对比,验证基于ACDE-SVM的仿真参数动态更新方法的一致性和优越性。工程实例表明,该方法能够较好地拟合仿真参数随时间变化趋势,并能够提高引水隧洞钻爆法施工进度动态仿真的准确性。
类型: 期刊论文
作者: 肖尧,钟登华,王栋,林威伟,王佳俊,刘震
关键词: 引水隧洞施工,施工仿真参数,差分进化支持向量机,自适应缩放因子,混沌理论
来源: 水力发电学报 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 水利水电工程
单位: 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
基金: 国家重点研发计划(2016YFC0401806),国家自然科学基金创新研究群体项目(51621092),国家自然科学基金(51679165)
分类号: TV554
页码: 234-245
总页数: 12
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本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/e869e6e74c700412a890d91d.html