基于PSO—SVR的氣膜薄殼鋼筋混凝土穹頂儲倉的工期預(yù)測

李萬慶++左紅++孟文清++陳明欣

摘要： 為客觀、合理地進行氣膜薄殼鋼筋混凝土穹頂儲倉的工期預(yù)測，提出了基于PSO-SVR的預(yù)測方法。采用粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）對支持向量回歸機（support vector regression，SVR）的參數(shù)進行優(yōu)化，并運用優(yōu)化后的支持向量回歸機對氣膜薄殼鋼筋混凝土穹頂儲倉的工期進行預(yù)測。通過實例驗證表明：PSO-SVR模型的預(yù)測效果優(yōu)于遺傳算法（GA-SVR）和串聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SGNN）。

Abstract： In order to forecast the duration on thin-shell concrete dome using inflated forms objectively and reasonably， the artical presents a prediction method named PSO-SVR. Using PSO to optimize the parameter of SVR， and forecasting the duration on thin-shell concrete dome using inflated forms by support vector regression which is optimized. The example show that the prediction effect of PSO-SVR model is better than genetic algorithm （GA-SVR） and series of grey neural network （SGNN）.

關(guān)鍵詞： 氣膜薄殼鋼筋混凝土穹頂儲倉；工期預(yù)測；PSO-SVR

Key words： thin-shell concrete dome using inflated forms；forecasting of the duration；PSO-SVR

中圖分類號：TU722 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2017）05-0035-03