共查询到19条相似文献,搜索用时 145 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
在水利水电事业不断发展的今天,大坝的变形监测显得尤其的重要。大坝变形监测的最终目的是通过监测点的变形数据来预测大坝变形未来的变形量。这也是传统的大坝变形监测常用的预测方法,然而这些方法都只是针对单个监测点进行预测,却不能反映大坝的整体形变。对于大坝整体变形的研究方面,虽然出现了一些有关多测点的研究方法,但距离大坝整体变形的目标还是相差甚远。针对这种情况,本文提出用聚类分析的方法来研究大坝整体变形规律。并将具有高效的全局搜索能力和高效的数据挖掘能力的进化算法---基因表达式编程算法用于聚类分析模型的建立中。提出基因表达是编程的大坝位移强度聚类分析模型。通过实例证明该模型能够反映大坝的整体变形规律。 相似文献
6.
大坝回归建模中常常因自变量间的多重共线性产生"病态"问题,使得回归系数无法真实反映环境因子对大坝变形的影响.利用岭回归建立大坝变形模型,采用L曲线法对岭回归模型中岭参数进行求解,相比最小二乘方法直接得到的系数,岭回归模型求解结果更符合实际,且所建立模型能对大坝变形进行有效预测. 相似文献
7.
8.
以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法。利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值。应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测。 相似文献
9.
基于小波变换和支持向量机的大坝变形预测 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于小波变换和支持向量机的大坝变形预测方法.通过小波变换把变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量,根据各分量的特点构造不同的支持向量机模型进行预测,然后把各分量的预测结果进行重构,作为最终的变形预测结果.实例证明,该方法具有很高的预测精度和较强的泛化能力. 相似文献
10.
针对现有变形预测方法对于大坝变形的预测效果不理想的问题,该文利用局部均值分解方法获取生产函数分量并进行支持向量回归建模,用此方法对大坝变形进行多尺度分析。通过局部均值分解对大坝变形序列进行分解得到其乘积函数分量,然后利用支持向量机回归进行外推预测,再把各乘积函数分量的预测结果进行叠加重构生成,进而获得大坝变形预测值。通过实例分析,比较GM(1,1)、支持向量机和该文方法3种模型在变形监测数据处理中的拟合和预测结果,表明该文方法充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律,提高了大坝变形多尺度预测精度。 相似文献
11.
由于大坝位移时间序列数据受各种复杂因素的影响,具有非平稳和非线性等特征,因此,利用传统、单一的时间序列预测模型较难准确地描述大坝位移变形的复杂规律。综合考虑大坝位移时间序列非线性和线性特征,本文提出了一种SVM和ARIMA相结合的时间序列预测模型。将大坝变形的时间序列分为非线性部分和线性部分。针对非线性部分,利用SVM进行滚动预测,并与NAR动态神经网络进行对比,试验表明SVM处理非线性问题具有相对的优势;针对线性部分,通过ARIMA模型对其进行单步滚动预测,综合两项预测结果得到组合模型的预测值。结合大坝实测资料对组合模型进行检验,试验结果表明,SVM-ARIMA组合模型的预测精度高,能更好地描述大坝位移的变化趋势,具有一定的实用价值。 相似文献
12.
针对混凝土拱坝单测点变形监控模型难以合理表征拱坝空间变形场协同响应特性以及传统回归方法诠释环境量与大坝变形间的复杂函数关系具有明显局限性问题,提出了融合粒子群算法优化与支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)的混凝土拱坝多测点变形监控混合模型。基于单测点变形监控模型构建方法,引入空间坐标并利用有限元方法计算水压分量,进而借助PSO-SVM良好的非线性处理能力对环境量与大坝变形序列进行建模和预测,从而构建了融合PSO-SVM的混凝土拱坝多测点混合模型。工程实例分析表明,所建模型具有较好的多测点变形性能分析能力,较单测点统计模型具有良好的拟合及预报精度,可有效反映大坝服役的整体安全性态。此外,所提理论和方法经一定的改进和拓展,亦可推广应用于其他水工建筑物性态安全监控模型的预报分析。 相似文献
13.
引起大坝变形的影响因素很多,即在利用支持向量机( SVM)模型进行大坝变形分析和预报的过程中,需要将所有的影响因子都输入到SVM模型中,这样会造成输入因子的不侧重性,基于此,本文对大坝变形的影响因子进行相关性分析,根据大坝变形影响因子和大坝变形量之间的关系来确定最优的影响因子,即将比重比较大的影响因子输入到SVM模型中,从而提高了SVM模型运行效率及预测的精度和速度。 相似文献
14.
针对大坝变形监测数据中存在的非线性关系强和传统大坝预测模型精度不高等问题,本文利用改进蝙蝠算法选取最优的参数作为极限学习机的连接权值和阈值,并提出了一种基于改进蝙蝠算法(IBA)优化极限学习机(ELM)的大坝变形预测模型(IBA-ELM)。将IBA-ELM模型应用于工程实例,通过对某地水库大坝监测数据预测分析,验证IBA-ELM模型、BA-ELM和GA-ELM模型预测结果并进行精度评价,3种模型的预测值与实测值平均绝对误差分别为1.178 3、0.459 8、0.335 6 mm,IBA-ELM模型的预测精度高于另外2种模型,表明IBA-ELM模型能有效提高大坝变形预测能力。 相似文献
15.
针对大坝变形系统的非线性、复杂性以及不确定等特点,提出一种优化多核相关向量机的大坝变形预测模型方法。通过对实验数据进行归一化处理,核函数的加权组合以及遗传算法对模型参数的优化,建立遗传算法优化多核相关向量机的大坝变形预测模型。实验结果表明:数据归一化能归纳统一样本的统计分布性,加快梯度下降求解最优解速度和提高预测精度;优化的加权核函数能有效提高模型预测精度;各项精度指标值均优于BP神经网络方法、多项式核相关向量机方法预测精度,证实优化的多核相关向量机模型是一种精度较高的大坝变形预测方法。 相似文献
16.
17.
利用线形流形的射影方法推导出新息序列统计特性,构造新息AKF,基于新息序列不断地修正状态噪声和量测噪声,实时地反映模型当前真实的统计特性。通过隔河岩大坝实测数据处理,表明该方法能很好地提高随机模型不准确和变形突变影响下的变形估计与预报精度。 相似文献
18.
大坝时间序列变形的高精度预测对于大坝运行维护及保护人民生命安全显得尤为重要。本文以某大坝113期变形时间序列数据为实验,提出了一种深度学习中的循环神经网络(LSTM)方法来进行大坝变形预测,将实验的结果与机器学习中NAR神经网络和ARIMA自回归移动平均模型的预测结果进行对比,LSTM、NAR和ARIMA模型的均方根误差(RMSE)分别为0.392 5、0.573 7、1.298 7;平均相对误差(MRE)分别为0.0498、0.1046、0.1878;R^2系数分别为0.932 3、0.822 1、0.247 7。从上述结果对比可知,LSTM时间序列预测模型的精度更高且稳定性更好,可作为后续大坝变形预测的一种新的思路和探索。 相似文献
19.
为了提高大坝安全监控模型的预测精度并检验模型的泛化能力,研究大坝安全监控的统计模型、BP神经网络模型及遗传神经网络模型,并提出基于这两种神经网络的融合模型,结合某拱坝长期的变形观测数据,对上述几种模型进行试算。分析结果表明,所建立的融合模型与其他模型相比具有较高的预测精度,且泛化能力较强,具有良好的适用性。 相似文献