CN110443002A 一种高边坡形变预测方法及系统 （中国水利水电科学研究院）

本发明提供一种高边坡形变预测方法及系2利用所述测试样本验证所述训练后的支持向量机模型的输出误差是否小于预设误差若所述验证结果表示所述输出误差不小于所述预设误差阈值，则利用所述训练样本，若所述验证结果表示所述输出误差小于所述预设利用公式更新每个粒子的速度向量，利用公式更新每个粒子的位置向量；判断第k+1迭代的个体最优值的适应度值是否大于第k次迭代的群体最优值的适应度若所述第一判断结果表示第k+1迭代的个体最优值的适应度值大于第k次迭代的群体若所述第二判断结果表示所述迭代次数小于所述预设迭代次数3若所述第二判断结果表示所述迭代次数不小于所述将第i个初始化后的粒子的位置向量的元素设置为支持向ip为第i个粒子参数的支持向量机模型预测结果正确的样本数，N为输入的预测样本将归一化后的形变量数据转化为MATLAB软件的libsvm工将所述格式转化后的形变量数据导入到MATLAB软件的数据库中，并利用MATLAB中的样本数据获取模块，用于获取高边坡各个部位的每一最优参数组验证模块，用于利用所述测试样本验第一验证结果处理模块，用于若所述验证结果表利用重新确定的最优参数组更新所述训练后的支持向量机模型，调用最优参数组验证模6.根据权利要求5所述的高边坡形变预测系统，其特征在于，所述最优参数组确定模4第二初始化子模块，用于利用所述训练样本，分别速度向量，利用公式"=球+"更新每个粒子的位置向量；个体最优值确定子模块，用于利用所述训练样本，第一判断结果处理子模块，用于若所述第一判断结果表示第k+1迭代的个体最优值的第二判断结果处理子模块，用于若所述第二判第三判断结果处理子模块，用于若所述第二判支持向量机模型参数设置单元，用于将第i个初始化后的粒子的位置向量的元素设置5格式转化子模块，用于将归一化后的形变量数据转化为MATLmapmainmax函数处理子模块，用于将所述格式转化后的形变量数据导入到MAT6[0011]利用所述测试样本验证所述训练后的支持向量机模型的输出误差是否小于预设7[0017]利用公式更新每个粒子的速度向量，利用[0020]判断第k+1迭代的个体最优值的适应度值是否大于第k次迭代的群体最优值的适[0021]若所述第一判断结果表示第k+1迭代的个体最优值的适应度值大于第k次迭代的增加1，返回步骤“利用公式更新每个粒子的速度向[0026]将第i个初始化后的粒子的位置向量的元素设置为支持向量机模型的参数，得到[0027]将所述训练样本输入所述第i个粒子参数的支持向量机模型，采用公式[0028]可选的，所述获取高边坡各个部位的每一周期的历史形变量8[0044]粒子更新子模块，用于利用公式更新每个粒子的速度向量，利用公式"=戏+"更新每个粒子的位置向量；9[0053]支持向量机模型参数设置单元，用于将第i个初始化后的粒子的位置向量的元素[0054]适应度值计算单元，用于将所述训练样本输入所述第i个粒子参数的支持向量机模型，采用公式计算第i个粒子参数的支持向量机模型的预测结果的正确率[0056]形变量数据获取子模块，用于获取高边坡各个部位的每一周期的历史形变量数[0058]格式转化子模块，用于将归一化后的形变量数据转化为MATLAB软件的libsvm工[0063]而且本发明采用粒子群算法(ParticleSwarmOptimization，PSO测对象的实际情况和特点分析确定预测指标(该预测指标为形变量的大小与预测的危险性将该高边坡各个部位在每一周期的历史形变量数据作为样本数据，并以libsvm工具箱所格式转化后的形变量数据；将所述格式转化后的形变量数据导入到MATLAB软件的数据库中，并利用MATLAB中的mapmainmax函数进行处理，得到处理后的形变量数据作为样本数[0076]支持向量机的参数包括惩罚参数C和核参数σ,本发明的参数组包括惩罚参数C和后的每个粒子的适应度值，选取适应度值最大的粒子作为初始的个体最优值和群体最优度向量，利用公式"=球+"更新每个粒子算更新后的每个粒子的适应度值，并选取适应度值最大的粒子作为更新后的个体最优值；个粒子的适应度值Fi，其中，nip为第i个粒子参数的支持向量机模型预测结果正确的样本[0079]步骤105，利用所述测试样本验证所述训练后的支持向量机模型的输出误差是否[0084]样本数据获取模块301，用于获取高边坡各个部位的每一周期的历史形变量数据[0087]支持向量机模型建立模块303，用于以径向基函数为核函数，建立支持向量机模更新每个粒子的速度向量，利用公式别表示第k次迭代的位置向量和速度向量；和Vik+1分别表示第k+1次迭代的位置向量和判断子模块，用于判断第k+1迭代的个体最优值的适应度值是否大于第k次迭代的群体最支持向量机模型，采用公式计算第i个粒子参数的支持向量机模型的预测结[0091]最优参数组验证模块305，用于利用所述测试样本验证所述训练后的支持向量机[0092]第一验证结果处理模块306，用于若所述验证结果表示所述输出误差不小于所述[0093]第二验证结果处理模块307，用于若所述验证结果表示所述输出误差小于所述预[0097]本