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1.
堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型 总被引:4,自引:0,他引:4
结合堆石坝变形的特点,应用逐步回归方法提取大坝变形观测数据系列的水压和温度分量后,用灰色非线性系统模型模拟剩余数据系列的趋势项,用时间序列模型模拟剩余数据系列的随机项,由此建立了堆石坝变形监测的灰色非线性时序组合模型。计算分析表明新模型提高了拟合精度,使堆石坝变形监测的数学模型更趋于合理。 相似文献
2.
研究大坝安全监测中用于预测坝体变形问题的模型,给出了一种组合模型来预测坝顶位移.单一的ARIMA模型和神经网络预测模型在预测位移问题时精度不高,分析了两种模型的原理和建立方法,利用两种模型单独对时间序列进行拟合与预测,再通过赋予适当的权重,得到新的组合预测模型.通过某水电站工程实例分析表明,该组合预测模型结合了两种模型的优势,提高了模型的预测精度,有广泛的应用前景. 相似文献
3.
大坝变形监测的BP网络模型与预报研究 总被引:31,自引:0,他引:31
建立有效实用的大坝安全监测模型,对于馆控大坝运行意义重大。针对目前国内外常用统计模型、确定性模型等的不足,提出将基于误差逆传播算法的BP神经网络模型用于大坝变形监测数据的拟合分析及其预测预报研究,最后以福建水口混凝土重力坝变形监测为例,对坝顶垂直位移实测值建立了BP网络模型,并将模型用于坝顶垂直位移预报,结果表明,BP网络模型的拟合和预报精度明显优于相应的统计模型。 相似文献
4.
大坝监测位移通常受到水压、温度、时效等因素的影响,为了考虑各因素之间相互影响和制约关系,并且能较好地反映其整体的变形规律,文章建立了灰色因果模型;同时,为提高监测位移的建模拟合精度,更好地进行位移预测,将基于Simpson公式改进的GM(1,N)模型运用到大坝位移监测中,以某大坝监测资料进行计算和比较;结果显示,改进GM(1,N)模型具有较高的拟合和预测精度。 相似文献
5.
《三峡大学学报(自然科学版)》2020,(2)
混凝土坝的变形与各种环境量之间存在复杂的非线性映射关系,传统统计模型中预报因子的选择有一定的主观性,且易出现过拟合问题.针对上述问题,本文采用Copula函数对变形影响因子进行非线性相关检验,以确定最优因子集.在此基础上,结合泛化能力强的随机森林(RF)理论,建立了基于Copula-RF的混凝土坝变形监测模型.随后,以某混凝土重力坝为例,根据大坝实测数据验证Copula-RF模型的准确性,通过与基于经典最小二乘回归的混凝土坝变形预测模型分析结果比较,根据均方根误差、平均绝对误差及平均绝对百分比误差等指标评价模型的拟合、预测精度.计算结果表明,相比于采用最小二乘回归的混凝土坝变形预测模型,Copula-RF模型预测精度更高,性能更加稳定,为混凝土坝变形监测提供了一种新方法. 相似文献
6.
基于Theil不等系数的调和平均组合预测模型在大坝安全监控中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
引进相关性指标Theil不等系数,采用调和平均组合预测方法,建立了基于Theil不等系数的调和平均大坝安全监控组合预测模型.结合某拱坝实测资料分析表明,该组合预测模型的预报精度高于传统的加权算术平均组合预测模型和各种单一预测模型,在大坝安全监测预报中具有较强的实用性. 相似文献
7.
《山东师范大学学报(自然科学版)》2016,(4)
本文利用置信区间法对大坝进行安全监测.首先建立大坝安全监测的非线性模型和在此基础上进行改进的伊藤随机模型;其次通过对样本进行再抽样,构造了两种改进的PTM方法.数据模拟显示改进的PTM方法均具有更高的精度.最后利用改进的PTM方法和传统方法分别对大坝位移的置信区间进行检测,得出伊藤随机模型拟合精度较之前有显著提高,能较好的反映大坝安全性态,预防大坝安全事故的发生,对大坝安全监测具有一定的参考价值. 相似文献
8.
《三峡大学学报(自然科学版)》2017,(2)
为了解决支持向量机(SVM)参数优化方法在大坝变形预测中易陷入局部最优解的问题,利用人工蜂群(ABC)算法的强全局优化能力、强鲁棒性特点,将人工蜂群(ABC)算法运用到SVM参数优化中.将惩罚因子C和核函数σ作为ABC算法中的蜜源位置进行寻优,并运用到大坝的变形监测中.结果表明,基于人工蜂群算法的大坝变形支持向量机预测模型能够克服局部最优解,提升模型的拟合与预测精度. 相似文献
9.
基于目前灰色理论模型在变形监测中的应用,分析了PGM(1,1)模型中的参数及其求解的方法.引入人工鱼群算法求解背景值和初始值的修正项,通过人工鱼群算法求解得到模型的最优组合值。结合大坝变形监测工程实例进行计算分析,结果表明利用人工鱼群算法(AF)求解得到的PGM(1,1)模型的背景值参数与初始值修正项对大坝变形监测的预测具有较好的效果。 相似文献