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关于大坝变形观测,国内外都在进行研究,但如何提高大坝变形的精度及准确性是进一步研究的课题。本文主要是讨论将m个观测点的观测数据进行联合处理的几个问题。文章首先简述所采用的外部变形分析的观测数据。讨论扩展法的模型建立,模型误差、预报精度等问题,然后介绍扩展大坝变形预报法,最后进行实测数据例子的计算、比较和分析。结果表明,扩展法明显地优于一般的预测法。又能准确地预报大坝位移的上移。对于大坝位移曲线的异常预报是很重要的。扩展大坝变形预测法能达到及时的预报大坝位移曲线的异常。 相似文献
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针对大坝变形数据的非平稳非线性特点,传统预测模型受到了一定限制。鉴于高斯过程(Gaussian Process,GP)对非平稳数据具有高自适应性,考虑到其自身在协方差函数选取以及超参数优化方面存在不足,为提高高斯过程模型的预测精度,文中通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化其超参数并选择最优协方差函数。通过实例验证分析,比较多元回归分析、GP、PSO-GP三种模型在大坝变形监测数据处理中的预测精度,表明大坝非线性预测模型粒子群优化高斯过程算法具有较高的预测精度,是一种有效的大坝变形分析预测方法。 相似文献
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着重介绍了回归分析在大坝变形监测方面的应用,先介绍了回归模型的定义,接着说明了多元回归方程的建立,回归方程的显著性和回归系数的显著性,最后结合具体的实例对回归方程进行分析,建立模型,通过图表表示出预测值和真实值的曲线图,以及残差值曲线图,说明回归分析模型的实际应用价值。 相似文献
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为了研究大坝变形规律并分析其影响因子,利用奇异谱分析(SSA)提取大坝变形时间序列的趋势和周期分量,并分析各分量与时效、温度和水位因子的关联性。通过分析某大坝实测数据,发现大坝存在徐变和周期性弹性形变。其中,徐变即趋势项,主要与时效因子有关;弹性形变对应的周期项主要与温度和水位的周期变化有关,且温度因子与弹性形变的相关性明显大于水位因子。利用提取的趋势和周期项对大坝变形时间序列进行拟合并预测,其拟合和预测误差分别为0.52和0.24 mm;若采用传统的多元线性回归模型进行拟合和预测,其误差则分别为0.81和0.57 mm。这表明奇异谱方法的拟合和预测精度均优于多元回归法,能够更准确地预测大坝变形。 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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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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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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从GM(1,1)和多元回归分析模型出发,建立了灰色理论和回归分析组合模型。经过实验检验可知,灰色理论和回归分析组合模型有着良好的拟合预测能力,是一种有效的变形分析模型。 相似文献
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为了改正目前用于评定回归分析模型的内、外符合精度指标存在的缺陷,提出利用误差理论,依据回归分析中建模数据的模型残差和检验数据的模型残差,分别推导出计算观测值单位权方差真值之无偏估计值的公式,并将其分别定义为模型内、外符合精度检验的指标,且认为这两个指标具有可比性,可以代替当前所用的内、外符合精度指标推广使用。 相似文献
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灰色预测用于大坝水平变形预测的研究 总被引：8，自引：0，他引：8
针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法。 相似文献
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变异时序回归GM(1,1)模型 总被引：1，自引：0，他引：1
鉴于在GM(1,1)预测模型中,灰参数与背景值导致的GM(1,1)模型的残差,本文提出将残差引入到时序中,对时序进行变异,利用不同的曲线回归方程对变异时序进行估计.基于对不同回归方程估计结果的误差分析,选用最佳的回归方程作为GM(1,1)变异时序预测方程;并将预测结果作为GM(1,1)模型的变量k.实例计算表明,变异时... 相似文献
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针对大坝变形数据处理中使用少数据观测值进行预测的问题，对大坝水平位移值应用灰色预测作了较好的预测，对ＧＭ模型的初始值解算作了全新的研究。经对大量不同的实例数据计算取得了较好的拟合和预测精度，从而表明灰色预测对大坝变形分析是一种适用的数据处理方法 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