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由于受到温度、雨水冲刷等外在因素的影响,大坝变形时间序列数据会呈现出非线性和非平稳的曲线特性。为此,提出一种经验模态分解(EMD)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的大坝变形预测模型。首先,使用EMD对大坝变形时间序列数据分解成若干个不同尺度的本征模式分量(IMF);然后,利用LSSVM模型对各个IMF进行预测;最后,对预测的结果相加得到大坝变形预测值。以吉林市丰满大坝为算例,构建EMD-LSSVM预测模型,并与LSSVM模型对比分析,结果表明,EMD-LSSVM模型预测效果更好,精度更高,具有更好的实用型。 相似文献
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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
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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
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提出了一种基于小波变换和最小二乘支持向量机的卫星钟差预报方法 首先通过小波变换把钟差时间序列分解成具有不同频率特征的分量然后根据各分量的特点构建不同的最小二乘支持向量机模型进行预报最后将各分量的预报结果进行叠加得到最终的钟差预报值 实验结果表明该方法的预报效果优于单一的最小二乘支持向量机模型以及常规的二次多项式模型和灰色系统模型 相似文献
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大坝沉降往往受多种因素影响,对此提出一种基于双树复小波-最小二乘支持向量机(LSSVM)的大坝沉降预测方法.利用双树复小波有效分离出大坝原始序列中隐含的不同频率分量,分析影响大坝沉降的水位、温度与各频率分量的关系,建立相应的LSSVM预测模型.实验表明,该方法有较高的预测精度. 相似文献
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分析了大坝受时效、温度及水位变化影响产生非线性位移,提出了统计-支持向量机模型,实现了对土石坝的位移分析与预测。 相似文献
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结合灰色系统思想与最小二乘支持向量机构成灰色最小二乘支持向量机,根据目前灰色模型与最小二乘支持向量机结合的方法,提出并联型、串联型和残差型三种预测模型的结构.将上述三种灰色最小二乘支持向量机模型用于对三峡库区石佛寺滑坡垂直位移进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.试验表明:灰色最小二乘支持向量机可提高预测精度,用于滑坡变形预测是有效可行的. 相似文献
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基于小波分解的动态变形预报 总被引:1,自引:0,他引:1
阐述了小波变换和多分辨率分析的基本原理,简要地介绍了离线预报和在线预报两种不同的变形预报方式,并在此基础上提出了基于小波分解的动态变形预报的方法,并通过实际算例证明了这种方法的有效性。 相似文献
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为了使大坝变形的预测精度更高,针对大坝形变量的时间序列中存在着非平稳和非线性等曲线特性,使用一种经验模态分解(EMD)和非线性自回归动态神经网络(NAR)相结合的EMD-NAR模型对大坝形变时间序列进行预测。以某大坝实测的时间序列数据为算例,分别使用BP模型、NAR模型和EMD-NAR模型进行实验对比,结果表明,BP、NAR、EMD-NAR模型预测的均方根误差(RMSE)分别为0.9449,0.6993,0.4678;模型预测的平均相对误差(MRE)分别为0.1492,0.1065和0.0688,从三种模型预测结果对比可知,组合的EMD-NAR模型预测精度最高且稳定性最好,为时间序列的大坝形变预测提供一种新的参考思路。 相似文献
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小波分析在GPS变形监测数据处理中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
阐述了小波变换在变形监测数据处理中的应用方法,将变形监测的数据序列视为不同频率成分组成的数字信号,用MATLAB编程实现小波分析对监测数据的粗差识别、消噪、发展趋势的提取,实例表明,小波分析可以较好地适用于大坝变形监测的数据处理。 相似文献
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大坝变形监测数据的小波分析处理方法 总被引:1,自引:1,他引:1
引入小波分析方法对大坝变形监测数据的处理,实现了对离散型的变形数据的尺度分解,对变形趋势的分析。并且对变形数据在滤波、消噪等方面,对分解层次中的偶然误差特性分析,以及阀值的选取方法进行了比较,表明利用小波变换的方法对变形数据的分析处理是有效、可行的。 相似文献
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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
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基于小波理论的变形分析模型研究 总被引:5,自引:1,他引:5
变形监测是国内外大地测量和防灾减灾领域的边缘课题.由于全球卫星定位技术、测地机器人、多传感器集成系统等高新技术的不断应用,变形监测积累的资料多,数据量大,研究如何及时、有效地从大量变形监测信息中进行数据挖掘,进行变形分析、解释,并对变形作短期和中、长期预测与预报等,具有重要的理论意义和实用价值. 相似文献