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郑干 《测绘与空间地理信息》2019,42(4)
随着变形预测在工程中的广泛应用,很多单一预测模型预测精度较低,因此,很多学者对组合预测模型进行探讨研究。本文主要研究定权和变权两种确定权重系数建立组合预测模型的方法,以灰色GM(1,1)模型和时间序列模型两种单一模型为基础建立定权组合预测模型和变权组合预测模型进行拟合预测,并通过实例验证分析,得出变权组合预测模型拟合预测精度高于定权组合预测模型拟合预测精度,得到了较好的拟合预测结果,从而可以更好地应用到工程变形预测当中。 相似文献
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由于大坝位移时间序列数据受各种复杂因素的影响,具有非平稳和非线性等特征,因此,利用传统、单一的时间序列预测模型较难准确地描述大坝位移变形的复杂规律。综合考虑大坝位移时间序列非线性和线性特征,本文提出了一种SVM和ARIMA相结合的时间序列预测模型。将大坝变形的时间序列分为非线性部分和线性部分。针对非线性部分,利用SVM进行滚动预测,并与NAR动态神经网络进行对比,试验表明SVM处理非线性问题具有相对的优势;针对线性部分,通过ARIMA模型对其进行单步滚动预测,综合两项预测结果得到组合模型的预测值。结合大坝实测资料对组合模型进行检验,试验结果表明,SVM-ARIMA组合模型的预测精度高,能更好地描述大坝位移的变化趋势,具有一定的实用价值。 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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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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为了克服建筑物变形预测中单一模型预测精度差、不稳定的问题,本文融合了适应性强、互补性好的自回归滑动模型、灰色模型和三次指数平滑法三种模型,基于误差平方和最小准则,采用滚动时间域的方式构建了非负变权组合预测模型。工程应用表明:非负变权组合预测模型的预测精度、可靠性优于三种单一预测模型、方差倒数组合预测模型以及等权组合预测模型。研究成果对建筑物沉降预测具有较好的参考价值。 相似文献
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最优权组合预测法在采煤沉陷变形预测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
煤矿地表沉降变形预测多基于煤矿开采沉陷预计理论展开，基于变形分析理论的变形预测模型目前多集中在单模型预测。本文基于组合预测思想，以非等间隔灰色预测模型与BP神经网络模型为预测单模型，以陕西北部某煤矿采煤工作面上方实测地表沉降值为数据源，以最优加权法对单模型预测结果开展了最优权组合，组合模型中两种单模型的权重分别为0.466 7、0.533 3。选取部分监测点的预测结果进行模型精度评价，结果表明：3种预测模型精度均达到了一级。经对比3种模型预测结果，最优权组合预测的模型精度较单模型明显提升，预测结果较非等间隔灰色预测模型与BP神经网络预测模型有明显增益。 相似文献
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灰色预测模型在变形监测领域已得到广泛的应用和发展,灰色模型在理论上可以进行中长期预测,但实际应用中随着时间的推移预测精度也随之下降,为了解决这一问题,本文对GM(1,1)模型进行了改进并将改进后的GM(1,1)模型与时间序列模型组合,利用GM-AR模型进行预测可提高模型的预测精度,并应用实例证明了该方法的可行性。 相似文献
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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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简述了全最小一乘准则下的参数估计理论和灰色GM(1,1)模型建模原理,介绍了全最小一乘准则下的灰色GM(1,1)模型参数估计和利用线性规划模型进行参数计算的方法。通过实例与最小二乘准则下灰色GM(1,1)模型计算出的各项指标进行对比,结果显示,利用全最小一乘准则下的灰色GM(1,1)模型进行变形预测,不论有无异常值存在,其预测值均有较强的稳健性。因此,该模型对工程变形监测的预报具有重要的意义。 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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孙纪明 《测绘与空间地理信息》2011,34(4):202-204
预测建筑物沉降的方法有多种,高精度预测才是关键。本文在利用灰色模型和泊松曲线模型进行预测结果的基础上,利用最小二乘法原理,建立加权组合预测模型与变权组合预测模型,求得相应规划模型的权系数,通过对预测结果进行分析比较,认为组合预测模型能提高预测的精度。 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