| 基于LS-SVM的侧堰泄流能力预测模型 |
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| 引用本文： | 李国栋,沈桂莹,李珊珊,陆庆楠.基于LS-SVM的侧堰泄流能力预测模型[J].应用基础与工程科学学报,2023(4):843-851. |
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| 作者姓名： | 李国栋 沈桂莹 李珊珊 陆庆楠 |
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| 作者单位： | 1. 西安理工大学省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室;2. 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(51579206,52079107)； |
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| 摘 要： | 为了准确高效地得出矩形侧堰流量系数(Cd),首先设计矩形侧堰模型试验，得出6种不同流量工况下的流量系数试验值，利用MATLAB搭建不同核函数的最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型，将影响Cd的各无量纲参数作为模型输入，Cd作为模型输出.研究表明：LS-SVM模型可用于矩形侧堰流量系数预测，且高斯核函数优于多项式核函数和线性核函数，在测试阶段最佳模型的性能指标平均绝对误差(MAE)为0.005,均方根误差(RMSE)为0.005,决定系数(R2)为0.966,表明该模型性能较好，精度较高，预测值较准确.本文提出了一种预测侧堰泄流能力的智能模型，讨论了不同无量纲参数对该模型的影响，验证了该模型的适用性，为类似水利工程提供参考依据，同时为解决复杂水力学问题提供新思路.
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| 关 键 词： | 矩形侧堰 流量系数 核函数 LS-SVM 人工智能 机器学习 |
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