基于PSO_GM_MC的某混凝土双曲拱坝监控模型
本文关键词:基于PSO_GM_MC的某混凝土双曲拱坝监控模型
更多相关文章: 混凝土双曲拱坝 大坝位移监控 灰色模型 粒子群优化算法 马尔科夫链
【摘要】:大坝位移的准确预测对大坝安全监控具有重要意义。针对传统的GM(1,1)模型在大坝位移监控中存在预测误差较大的问题,利用粒子群优化算法(PSO)对背景值权重参数寻优重构,借助马尔科夫链(MC)实现残差优化,建立了大坝位移的PSO_GM_MC监控模型。实例分析表明,PSO_GM_MC监控模型与传统灰色模型GM(1,1)相比,在大坝位移预测精度上有较大提高,可用于大坝位移的安全监控。
【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;
【基金】:国家自然科学基金项目(51379068;51139001) 江苏省杰出青年基金项目(BK20140039) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20120094110005)
【分类号】:TV698.1
【正文快照】: 1引言在大坝安全监控过程中,结合大坝原型观测资料,借助先进的数学方法、坝工理论建立各种效应量监控模型是实现大坝安全监控的有效途径之一[1]。在各种效应量中,大坝位移量不仅能很好地反映大坝的运行状态,并且易于测量,所以常根据位移观测数据建立大坝的位移监控模型。由于
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