基于实时跟踪的ARIMA大坝安全监控模型

发布时间：2017-11-19 06:18

  本文关键词：基于实时跟踪的ARIMA大坝安全监控模型

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【摘要】：为了保证大坝安全监测的准确性并提高模型的预测长度,将差分自回归移动平均模型(ARIMA)结合实时跟踪算法,建立基于实时跟踪的ARIMA大坝安全监控模型,利用ARIMA拟合性好的特点对大坝监测数据进行拟合建模,并使用实时跟踪算法的等维递补思想提高大坝变形监测的预测长度,工程实例表明,基于实时跟踪的ARIMA大坝安全监控模型精度较高,对于数据信息挖掘能力强且具有较长的预测长度,具有很高的工程应用价值。
【作者单位】： 河海大学水利水电学院;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;安徽省引江济淮工程有限责任公司;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(51139001);国家自然科学基金面上项目(51479054);国家自然科学基金项目(51279052) 高等学校博士学科点专项科研基金(20130094110010) 江苏省“六大人才高峰项目”(JY-008;JY-003)
【分类号】：TV698.1
【正文快照】： 大坝在正常运行时能起到巨大的效益,但是一旦溃坝会给下游造成巨大的损失,因此,确保大坝安全运行非常重要,应加强大坝安全监测的力度。为了更准确地了解大坝的运行状态,一个重要的方法是建立大坝安全监测模型,并通过分析变形规律,对大坝的安全性进行评价。能否有效地进行大坝

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本文编号：1202602