范振东
- 作品数：12 被引量：46H指数：5
- 供职机构：河海大学水利水电学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金水利部公益性行业科研专项江苏省杰出青年基金更多>>
- 相关领域：水利工程更多>>
- 基于全寿命周期成本理论的水工结构维修加固决策模型被引量：4
- 2018年
- 鉴于补强修复和除险加固作为水工结构领域中一项重要工作和长期任务,对保障工程服役安全、发挥工程效益、延长工程服役周期等具有极其重要的意义,在保证结构安全可靠的前提下,考虑结构性能的劣化特性,从优化工程全寿命周期成本的目标出发,引入全寿命周期成本理论,研究水工结构维修加固成本计算与决策模型及其算法,并应用于某水工结构工程中,优化制定其全寿命周期内具体维修方案。研究结果表明,文中所述模型可为制定水工结构工程在全寿命周期内的维修加固策略提供一定的科学依据。
- 苏怀智苏怀智范振东
- 关键词：水工结构工程全寿命周期成本理论
- 基于IPSO-RVM的大坝安全预警模型被引量：7
- 2016年
- 针对SVM(Support Vector Machine,支持向量机)存在支持向量个数较多、核函数要求严格等不足,将性能更出色的RVM((Relevance Vector Machine,相关向量机)用于大坝安全预警模型的构建。核函数及其参数对RVM模型的性能有着重要的影响,组合局部核函数和全局核函数的混和核函数能提高模型的拟合精度和泛化能力,利用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群算法)能有效地对核参数进行寻优,针对标准PSO算法容易陷入局部最优点的缺陷,提出IPSO(Improved Particle Swarm Optimization,改进的粒子群算法)。将上述组合算法用于大坝安全模型的建立,实例分析表明,基于上述算法模型的性能得到了一定程度的提高。
- 范振东崔伟杰陈敏杜传阳
- 关键词：相关向量机混合核函数自适应粒子群算法泛化能力
- 基于APPSO-RVM与APPSO-SVM的大坝安全预警模型的应用比较研究被引量：5
- 2015年
- 为了提高大坝安全预警模型的精度和泛化能力,基于支持向量机(SVM)和相关向量机(RVM)理论,利用自适应粒子群算法(APPSO)分别对SVM和RVM模型中的参数进行寻优,建立了基于APPSO-SVM与APPSO-RVM的大坝安全预警模型,并通过实例应用做了比较。结果表明,尽管APPSO-RVM模型的相关向量个数少于APPSO-SVM模型,但APPSO-RVM模型的拟合精度和泛化能力均高于APPSO-SVM模型,因此在实际建模时应优先选择该模型。
- 杜传阳郑东健陈敏范振东伏晓
- 关键词：相关向量机自适应粒子群算法
- 基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型研究被引量：16
- 2014年
- 针对常用的大坝安全预警模型存在的不足,将改进的粒子群(PSO)算法与支持向量机(SVM)相结合,建立了基于改进的PSO-SVM法的大坝安全非线性预警模型,即利用粒子群算法对支持向量机模型的参数进行寻优,同时为防止粒子群寻优过程陷入局部最优点,引入了位置因子和速度因子,并通过实例应用做了比较。结果表明,改进后的模型有效摆脱了粒子群陷入局部最优点,且具有更好的非线性拟合能力和泛化能力,可用于复杂大坝安全非线性预警建模。
- 范振东崔伟杰郭芝韵张毅
- 关键词：大坝安全预警模型支持向量机粒子群算法
- 一种分布式光纤形变拉伸仪及测试方法
- 本发明涉及一种分布式光纤形变拉伸仪，具体涉及一种针对光纤处于不同拉伸状态下实际应用能力以及模拟实际应用的一种形变拉伸装置。分布式光纤形变拉伸仪包括拉伸系统，光纤承载平台；拉伸系统与光纤承载平台相连。解决了常规的光纤形变拉...
- 苏怀智杨孟田始光范振东
- 文献传递
- SVM大坝变形监测模型研究被引量：4
- 2015年
- 大坝的变形监测数据是一个复杂的非线性的时间序列,采用传统的建模方法存在拟合和预报精度低等问题。传统算法中,基本遗传算法不能确保全局最优收敛,而普通多变异位自适应遗传算法在进化初期对群体不利,容易导致进化走向局部最优。针对这一问题,提出一种基于改进的多变异位自适应遗传优化支持向量机(SVM)的建模方法。多变异自适应遗传算法采用二进制多点交叉,可根据个体适应值大小,自动选取合适的交叉概率和遗传概率,针对遗传算法易陷入局部最优点,对上述遗传算法进行改进,并利用该算法对支持向量机的模型参数进行寻优。将上述建模方法用于大坝变形监控模型的建立,结果表明该组合算法能有效提高模型的拟合和预报精度。
- 马琳马福恒范振东李月娇
- 关键词：大坝支持向量机
- 基于熵理论的混凝土坝变形安全监控SVM模型被引量：2
- 2017年
- 为解决利用混凝土坝安全监测全序列数据建立的支持向量机(SVM)模型存在结构复杂、计算工作量大等问题,提出利用熵理论选择具有代表性样本代替全序列样本进行建模,即通过建立外部档案,根据外部档案更新算法选择具有代表性的样本,然后将外部档案的样本用作支持向量机的训练样本。将该方法用于某蓄水初期的混凝土坝变形模型的构建中,结果表明,该组合算法在保证模型精度的同时有效降低了模型的复杂程度,减少了模型的训练时间,且使模型的泛化能力得到一定的提升。
- 范振东
- 关键词：混凝土坝安全监控模型
- 基于模糊C-均值聚类和支持向量机的大坝安全变形预警模型及应用被引量：5
- 2014年
- 针对传统大坝安全变形预警模型预报精度不高的问题,提出了一种基于模糊C-均值聚类(FCM)与支持向量机(SVM)相结合的混合建模方法,该方法利用FCM算法将训练集划分为具有不同聚类中心的子集,运用SVM对每一类子集进行训练和建模,并针对FCM的聚类有效性问题,介绍了聚类数c和模糊加权指数m的参数自适应算法。将所提出的混合模型与标准支持向量机模型进行比较,可知本文模型的精度和泛化能力均得到了一定程度的提高。
- 范振东崔伟杰杨孟张毅
- 关键词：大坝安全预警模型模糊C-均值聚类支持向量机聚类有效性
- 一种分布式光纤形变拉伸仪
- 本实用新型涉及一种分布式光纤形变拉伸仪，具体涉及一种针对光纤处于不同拉伸状态下实际应用能力以及模拟实际应用的一种形变拉伸装置。分布式光纤形变拉伸仪包括拉伸系统，光纤承载平台；拉伸系统与光纤承载平台相连。解决了常规的光纤形...
- 苏怀智杨孟田始光范振东
- 文献传递
- 基于PCA-SVR模型的大坝裂缝早期预报研究被引量：8
- 2015年
- 支持向量机拟合模型(SVR)可用于大坝裂缝预报,但自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大。基于大坝裂缝开合度理论,利用主成份分析法(PCA)提取原样本信息缩减后的主成分作为SVR模型的输入量,构建了大坝裂缝开合度的早期预报PCA-SVR模型。将该模型应用于某大坝监控资料的分析中,与传统回归模型相比,PCA-SVR模型具有更高的计算精度和运算效率,并可提前预报裂缝开合度信息,能在实际工程中广泛应用。
- 王泉郑东健范振东冯树荣肖峰
- 关键词：SVR非线性
