改进的大坝安全监控粗集推理预报模型

发布时间：2018-07-24 15:37

【摘要】：针对已有粗集推理预报模型的不足,提出了一种改进的大坝安全监控粗集推理预报模型。该预报模型通过粗集论约简影响因素,并且结合贝叶斯定理对规则的约简引入一致度和支持度。实际算例证明,改进后的粗集推理预报模型可以用于大坝效应量的预报,与一般粗集推理模型相比,其在一定程度上消除了噪声数据对预报的影响,提高了预报的精度,在样本基数大的情况下预报较准,可信度较高。
[Abstract]:An improved rough set reasoning prediction model for dam safety monitoring is proposed in view of the shortcomings of existing rough set reasoning and prediction models. The prediction model introduces consistency and support to the reduction of rules by rough set theory and Bayesian theorem. A practical example shows that the improved rough set reasoning model can be used to predict the dam effect quantity. Compared with the general rough set reasoning model, it eliminates the influence of noise data on the prediction to some extent and improves the accuracy of prediction. In the case of large sample base, the prediction is more accurate and reliable.
【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;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心;扬州大学水利与能源动力工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51379068,51139001);国家自然科学基金青年基金资助项目(51409227) 江苏省杰出青年基金资助项目(BK20140039) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120094110005,20120094130003)
【分类号】：TV698.1

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本文编号：2141840