大坝统计预警模型的改进粒子群耦合方法

王伟; 沈振中

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大坝统计预警模型的改进粒子群耦合方法

王伟, 沈振中

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2009 > 34(8): 987-991

王伟, 沈振中. 大坝统计预警模型的改进粒子群耦合方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(8): 987-991.

引用本文:

王伟, 沈振中. 大坝统计预警模型的改进粒子群耦合方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(8): 987-991.

WANG Wei, SHEN Zhenzhong. Statistical Early Warning Model for Dam Based on Improved Particle Swarm Coupled Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 987-991.

Citation:

WANG Wei, SHEN Zhenzhong. Statistical Early Warning Model for Dam Based on Improved Particle Swarm Coupled Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 987-991.

大坝统计预警模型的改进粒子群耦合方法

王伟¹,
沈振中¹

¹河海大学水利水电工程学院,南京市西康路1号,210098

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50579010)；国家科技支撑计划资助项目(2006BAC14B03)

详细信息

作者简介:
王伟,博士生,主要从事水工结构安全监控理论方法研究。

中图分类号: P207

Statistical Early Warning Model for Dam Based on Improved Particle Swarm Coupled Method

WANG Wei¹,
SHEN Zhenzhong¹

¹ College of Water Conservancy and Hydropower Engineering,Hohai University,1 Xikang Road,Nanjing 210098,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(50579010)；国家科技支撑计划资助项目(2006BAC14B03)

摘要: 提出了一种新的自适应策略,并与模拟退火算法相结合,建立了基于模拟退火-自适应粒子群耦合方法的大坝统计预警模型。通过工程算例的研究表明,该方法能够提高粒子群算法的收敛性能,易跳出局部最小,算法收敛速度快。基于该方法的预警模型与最小二乘法相比,预报精度较高,预警评价结果与大坝的实际运行情况相吻合。
- 粒子群算法 /
- 模拟退火算法 /
- 大坝统计预警模型 /
- 最小二乘法
Abstract: Because the dam safety influencing indexes are complex,sometimes the results are bad when the statistical model is applied to early warning evaluation for dam. Suppose regression coefficients is transformed to the linear programming question. The coefficients of multi-statistic regression can be determined by the particle swarm optimization algorithm. But when the PSO algorithm was applied to high dimension space optimization question,the convergence rate would be slow and the calculations could easily fall into local extreme points. In order to overcome these shortcomings,the PSO is improved,and a new self-adapting strategy is proposed. The coupled method combines a new self-adapting strategy and simulated annealing algorithm,and the statistical early warning model for dam is based on it (SA-APSOR). Applications in practical engineering show that this method can improve the convergence ability of PSO,and can avoid the algorithm falling into the local extreme points. Hence,the convergence rate of this method is quick. Furthermore,compared with the traditional least square regression,the forecast precision of this model based on SA-APSOR is high and its early warning evaluation results almost correspond with the practice operating condition.
- PSO /
- SA /
- statistical early warning model for dam /
- LSM

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[11]	刘耀林, 洪晓峰, 刘殿锋, 夏寅. 利用模拟退火算法的村镇土地利用空间优化调控模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(6): 752-755.
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大坝统计预警模型的改进粒子群耦合方法

王伟¹,
沈振中¹

¹河海大学水利水电工程学院,南京市西康路1号,210098

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(50579010)；国家科技支撑计划资助项目(2006BAC14B03)

作者简介:
王伟,博士生,主要从事水工结构安全监控理论方法研究。

收稿日期: 2009-06-12
修回日期: 2009-06-12
刊出日期: 2009-08-05

中图分类号: P207

关键词:

摘要: 提出了一种新的自适应策略,并与模拟退火算法相结合,建立了基于模拟退火-自适应粒子群耦合方法的大坝统计预警模型。通过工程算例的研究表明,该方法能够提高粒子群算法的收敛性能,易跳出局部最小,算法收敛速度快。基于该方法的预警模型与最小二乘法相比,预报精度较高,预警评价结果与大坝的实际运行情况相吻合。

English Abstract

Statistical Early Warning Model for Dam Based on Improved Particle Swarm Coupled Method

WANG Wei¹,
SHEN Zhenzhong¹

¹ College of Water Conservancy and Hydropower Engineering,Hohai University,1 Xikang Road,Nanjing 210098,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(50579010)；国家科技支撑计划资助项目(2006BAC14B03)

Received Date: 2009-06-12
Rev Recd Date: 2009-06-12
Publish Date: 2009-08-05

Keywords:

PSO /
SA /
statistical early warning model for dam /
LSM

Abstract: Because the dam safety influencing indexes are complex,sometimes the results are bad when the statistical model is applied to early warning evaluation for dam. Suppose regression coefficients is transformed to the linear programming question. The coefficients of multi-statistic regression can be determined by the particle swarm optimization algorithm. But when the PSO algorithm was applied to high dimension space optimization question,the convergence rate would be slow and the calculations could easily fall into local extreme points. In order to overcome these shortcomings,the PSO is improved,and a new self-adapting strategy is proposed. The coupled method combines a new self-adapting strategy and simulated annealing algorithm,and the statistical early warning model for dam is based on it (SA-APSOR). Applications in practical engineering show that this method can improve the convergence ability of PSO,and can avoid the algorithm falling into the local extreme points. Hence,the convergence rate of this method is quick. Furthermore,compared with the traditional least square regression,the forecast precision of this model based on SA-APSOR is high and its early warning evaluation results almost correspond with the practice operating condition.

王伟, 沈振中. 大坝统计预警模型的改进粒子群耦合方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(8): 987-991.

引用本文:

王伟, 沈振中. 大坝统计预警模型的改进粒子群耦合方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(8): 987-991.

WANG Wei, SHEN Zhenzhong. Statistical Early Warning Model for Dam Based on Improved Particle Swarm Coupled Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 987-991.

Citation:

WANG Wei, SHEN Zhenzhong. Statistical Early Warning Model for Dam Based on Improved Particle Swarm Coupled Method[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2009, 34(8): 987-991.