基于逐步回归和GDCS-SVM的大坝变形预测组合模型

发布时间：2018-06-09 00:35

  本文选题：大坝 + 小波包分解　； 参考：《水电能源科学》2017年05期

【摘要】：现行大坝安全监控技术不能按实测信号中不同频段信号特征分别选取不同监测模型进行处理,影响了大坝变形预测精度。为此,在利用小波包分解获取实测信号中的系统信号和随机信号的基础上,提出了一种基于逐步回归和GDCS-SVM的大坝变形预测组合模型,并进行了验证。工程实例表明,GDCS-SVM预测效果优于CS-SVM,而所建组合模型预测精度高于单一监测模型,具有较强的泛化能力和较好的全局预测精度,可用于大坝变形预测。
[Abstract]:The current dam safety monitoring technology can not select different monitoring models according to the signal characteristics of different frequency bands in the measured signal, which affects the accuracy of dam deformation prediction. Based on the wavelet packet decomposition to obtain the system signal and random signal, a combined model of dam deformation prediction based on stepwise regression and GDCS-SVM is proposed and verified. The engineering example shows that GDCS-SVM is superior to CS-SVM, and the combined model is more accurate than the single monitoring model. It has strong generalization ability and good global prediction precision, so it can be used for dam deformation prediction.
【作者单位】： 南昌大学建筑工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51409139,51569014,51509125)
【分类号】：TV698.1+1

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1997964