基于改进灰狼算法和支持向量机的拱桥索力优化模型
Optimal model of arch bridge cable force based on improved grey wolf algorithm and support vector machine作者机构：广西交通投资集团有限公司广西南宁530000 哈尔滨工业大学土木与环境工程学院广东深圳518055 广西交科集团有限公司桥梁工程研究所广西南宁530001 广西北投交通养护科技集团有限公司广西南宁530000
出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)
年 卷 期：2023年第44卷第2期
页 面：457-465页
学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：南宁市优秀青年科技创新创业人才培育基金项目(RC20190209) 南宁市创新创业领军人才“邕江计划”创新基金项目(2018-01-04) 广西科技计划基金项目(桂科AD19245152)。
主 题：支持向量机 灰狼优化算法 组合优化方法 混沌映射 非线性收敛 拱桥 索力优化
摘 要：为实现复杂工程结构的高效率优化设计,以某大跨径钢管混凝土拱桥索力优化为例,提出一种基于混沌映射与非线性收敛改进的灰狼算法组合优化模型。使用改进灰狼算法对支持向量机的关键参数进行优化,得到训练样本下线形预测的最佳参数组合。建立索力优化问题的数学模型,采用改进灰狼算法得到期望线形下的最优索力组合。计算结果表明,经改进灰狼算法优化后的支持向量机对数据样本具有良好的学习泛化能力,可应用于索力优化等工程问题;预测模型与有限元软件线形结果的平均相对误差约为9%,组合优化模型在保证预测精度的同时大大减少了计算时间。
维普期刊数据库
同方期刊数据库