基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型

发布时间：2018-02-03 05:17

  本文关键词： 混沌 小波分析 RBF神经网络 预测模型 大坝安全监测　出处：《水利水电技术》2016年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型。该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神经网络的混沌理论对两种时间序列进行预测,最后通过小波重构得到预测值。实例分析表明,本模型能够克服监测序列中的噪声干扰,反映大坝监测序列的多尺度特性,对监测数据的预测精度较高,可应用于实际工程。
[Abstract]:This paper combines the advantages of chaos theory, wavelet decomposition and reconstruction, and radial basis function (RBF) neural network. A prediction model based on chaotic wavelet RBF neural network for dam monitoring sequence is proposed, in which the dam monitoring sequence is decomposed into trend term and detailed time series by wavelet analysis. RBF neural network and chaos theory based on RBF neural network are used to predict two kinds of time series. Finally, the predicted value is obtained by wavelet reconstruction. The model can overcome the noise interference in the monitoring sequence and reflect the multi-scale characteristics of the dam monitoring sequence. The prediction accuracy of the monitoring data is high, and it can be used in practical engineering.
【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;水利部土石坝破坏机理与防控技术重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(51139001) 高等学校博士学科点专项科研基金(20130094110010) 水利部土石坝破坏机理与防控技术重点实验室开放基金(YK914002)
【分类号】：TV698.1
【正文快照】： 1研究背景大坝监测效应量的准确预报对水工建筑物的设计、施工和运行有着重要意义。由于大坝安全监测量(如变形、应力、应变、温度、扬压力等)除受到库水压力作用外,还受到温度、渗流、施工、地基、时效等因素的影响,使得大坝自身成为一个复杂的非线性动力系统[1]。研究表明,

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本文编号：1486530