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变形监测分析的模型与方法主要是针对单点时序的分析,建立大坝位移自回归模型可实现大坝位移预测预报,但传统自回归模型都是针对单测点进行的,这意味着需要对所有的测点进行建模,将会造成大量模型冗余.而大坝作为一个整体结构,测点间的位移在空间上是相互关联的。单点自回归模型并未考虑着这种相关性,为了考虑测点间的这种空间相关性并建立统一的模型,本文采用时空自回归方法对五强溪大坝位移监测数据进行整体分析,建立了大坝位移的时空自回归模型。通过对大坝引张线测点的建模与预测分析,结果表明时空自回归模型在时间和空间上都可以对位移监测数据序列进行较好的拟合与预测。 相似文献
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为了提高北疆地区雪深时空分布监测的准确性,以该区域48个气象站点2006年12月—2007年1月的月平均雪深观测数据为基础,通过分析月均雪深空间自相关性及其与经纬度、高程的相关性,结合MODIS雪盖数据构建了多元非线性回归克里金插值方法,插值获得了北疆地区较高精度的雪深空间分布数据。将插值雪深数据与普通克里金插值法、考虑高程为辅助变量的协同克里金插值法的预测结果进行比较,结果表明:1相对普通克里金和协同克里金方法,多元非线性回归克里金法的12月份雪深预测精度分别提高了15.14%和9.54%,1月份的提高了4.8%和6.7%;2由于充分利用了经纬度和地形信息,多元非线性回归克里金法的雪深预测结果可提供更多细节信息;3预测结果客观地表达了雪深随经纬度和地形变化的趋势,反映了积雪深度的空间变异性;4基于不显著相关的协变量高程的协同克里金插值法预测的雪深数据精度劣于普通克里金插值法的预测结果。 相似文献
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针对传统多点灰色预测模型MGM(1,n)白化背景值构造方法不合理性导致模型往往不符合变形体实际情况的问题,该文提出了一种基于遗传算法的加权MGM(1,n)模型。引入白化背景值最佳生成权值矩阵替换传统模型背景值构造公式中的紧邻均值生成权阵,较好地顾及变形区域内多监测点变形趋势的突变性与不规则性,弥补了线性系统MGM(1,n)模型在非线性动力学系统变形预测分析应用中的不足;建立多目标优化实数编码遗传算法,实现背景值最优构造权阵的迭代搜索。基于仿真和工程实例数据的建模结果表明:改进模型较传统MGM(1,n)模型预测精度提高,抗噪声干扰能力增强。 相似文献
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在变形分析建模中常采用回归分析建模,但普通的回归模型是一种静态的模型,当变形体结构或物理性质发生变化时,普通线性回归所建立的静态模型将不再适用。变系数回归模型是一种动态模型,有着更强的灵活性和适应性,因此,将变系数回归引入大坝变形分析建模中,采用局部线性估计的方法进行系数拟合。仿真和大坝变形建模实验表明,变系数回归得到的大坝变形模型优于普通的线性回归模型,预测精度更高。 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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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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作为一种经典局部加权最小二乘方法,地理加权回归建模一直受样本空间稀疏及预测变量局部共线性等因素困扰,导致建模结果不确定性呈现空间异质。通过协方差传播定律构建后验标准差精度评价指标,本文提出了一种地理加权回归建模结果不确定性度量与约束方法,并基于地表PM 2.5浓度遥感制图实例开展了验证。试验结果表明:不确定性约束后,不同参数下地理加权回归模型的拟合精度、基于样本/站点/区域的十折交叉验证精度均有改善;局部共线性导致的模型回归系数符号偏差问题得到了改正;模型预测结果奇异值及负值能被有效甄别,有效提升了地表PM 2.5浓度制图结果的可靠性。该不确定性度量与约束方法可有效保证地理加权回归模型估算结果的稳定性和有效性。 相似文献
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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
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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
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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
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大坝的失事带来的不仅是经济损失也是安全隐患,因此,建立一种大坝变形长期预测模型对它的安全评价将具有重要意义。本文针对华东CC大坝5JHJl04监测点的垂直位移变形进行分析,在传统的回归分析模型和常规神经网络模型的基础上建立了将两种方法结合的融合模型,得到大坝变形分析的最优模型。其精度与一般方法相比有了进一步的提升,可以更好地进行大坝变形预测。 相似文献
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基于 Markov 理论的加权非等距GM（1，1）预测优化模型 总被引：1，自引：0，他引：1
背景值的构造方法是影响加权非等距GM(1,1)预测模型的精度和适应性的关键因素。文中通过等分函数法构造新的背景值对传统的加权非等距GM(1,1)模型进行优化,优化后的模型使其同时适应于高增长指数序列和低增长指数序列,提高传统模型的预测精度和适应性能力。但是优化后的模型依然易受建模数据随机扰动影响。马尔科夫(Markov)模型具有削弱建模数据的随机扰动性的优势。基于此,将优化的加权非等距GM(1,1)模型和Markov理论有机结合,构建优化的加权非等距Markov-GM(1,1)预测模型。最后,结合秀山湖二期工程的变形实测数据,运用新陈代谢的计算模式进行预测验证。结果表明:优化的加权非等距Markov-GM(1,1)预测模型的拟合和预测精度都优于传统的加权非等距GM(1,1)预测模型,新的预测模型的适用性更强,具有实际的参考价值。 相似文献
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为了提高大坝变形数据的预测精度,该文提出一种变分模态分解和长短时记忆神经网络相组合的预测模型.对大坝的历史变形数据进行变分模态分解,利用长短时记忆神经网络进行预测,累加各模态分量的预测值完成重构.以江西省某蓄能水电厂2010-2014年大坝监测数据为例,设置不同的对比实验验证VMI-LSTM组合模型的有效性和稳定性.研究表明:组合模型能够有效减小单一模型的误差,VMD能够将变形序列分解为不同频带的分量,减少非线性、非平稳性对预测精度的干扰,且VMD-LSTM神经网络的预测精度要优于其他模型,对于大幅提升大坝变形的预测精度有一定的参考价值. 相似文献
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近年来,相关的研究与实践表明,变形监测的数据处理方法比较成熟,如回归模型、卡尔曼滤波模型、灰色模型、时间序列模型以及人工神经网络模型等各种模型,均经过了各种检验,而且有效地应用在变形监测技术中。然而单一的模型预测有其自身的局限性,因此,预测模型需要采用组合优化模型弥补单一模型的缺陷。本文主要阐述了加权灰色线性回归组合模型在高铁隧道沉降预测中的应用,通过与传统的GM(1,1)模型以及灰色线性回归组合模型进行对比。实验结果表明,加权灰色线性回归组合模型具有较高的预测精度。 相似文献
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大坝变形预测方法的扩展 总被引：1，自引：0，他引：1
在大坝变形分析中，使用最广的是逐步回归分析法，并且只进行单点分析。本文讨论将m个观测点的数据进行联合处理的问题，扩展单点回归分析模型为多点回归分析模型，通过统计检验建立m个最佳回归方程，根据大坝变形分析的最佳模型、扩展多元回归分析一般模型的协方差矩阵的估计，得到一个无偏估计。为了便于应用，文中还给出了一个渐近无偏估计。同时，本文对一般的预测方法进行扩展，提出一种扩展多元回归预测法，简称扩展法。最后，利用某大坝的观测资料做实例计算。结果说明，扩展法具有相当好的预测精度。在计算预测精度时，不能在最佳回归方程中直接应用协方差传播律。因此，在回归模型中加入模型误差是合理的，顾及模型误差的预测精度计算是必要的，也是合理的。 相似文献