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针对ARIMA模型对含有缺失值的时间序列进行拟合预测会产生较大的误差,将分形插值与ARIMA模型相结合运用在大坝安全监测中.首先利用分形插值能通过分形物体的部分信息得出其整体形态的特点,对原始数据进行插值计算,然后建立ARIMA时间序列模型并进行预测.以小湾坝顶某监测点径向位移为例,建立基于分形插值的ARIMA模型,并与实测值比较.计算结果表明,插值后的ARIMA模型较原始模型的拟合和预测精度更高. 相似文献
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惩罚因子c和核函数参数σ的选择对于支持向量机(SVM)回归模型的拟合和预测精度至关重要.为克服SVM模型易陷入局部最优点的缺陷,利用基于最速下降法的混合布谷鸟搜索算法(SDCS)进行SVM参数的优选,提出了SDCS-SVM模型并运用于大坝的安全监测.通过实例验证分析表明,与多元回归模型相比,SDCS-SVM模型的预测精度和泛化能力均有一定程度的提高. 相似文献
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