基于小波分解和支持向量机的大坝位移监控模型

发布时间：2017-07-25 15:33

  本文关键词：基于小波分解和支持向量机的大坝位移监控模型

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【摘要】：常规大坝安全监控统计模型未能分别针对监测序列值内系统信号和随机信号特点进行模拟,故预报精度存在一定的提升空间。基于小波分解技术,利用监测序列值信号频率特征分离出系统信号与随机信号,并结合逐步回归与支持向量机(SVM)对不同信号的处理优势,在引入网格寻优与交叉验证确定SVM敏感参数的基础上,提出了一种基于多元统计结合小波分解和支持向量机的大坝位移监控模型,同时编制了其相应的计算程序。工程算例表明,该模型较常规模型能够同时考虑监测序列中的系统信号和随机信号,并且具有较强的模型寻优能力和更高的预报精度,从而验证了所建模型的有效性,该方法亦可推广应用于高边坡及大坝其他预警指标的监控。
【作者单位】： 南昌大学建筑工程学院;
【关键词】： 大坝位移 小波分解 参数寻优 支持向量机 监控模型
【基金】：国家自然科学基金项目(51569014;51409139)
【分类号】：TV698.1
【正文快照】： 1研究背景建立有效的安全监控模型是保障大坝运行安全的关键因素之一[1],而现行常规统计模型难以区分原始监测数据中同时存在变化相对平稳的系统信号与变化相对剧烈的随机信号[2]。故采用单一的线性方程[3-4]难以表达出随机信号的不规则变化,导致欠拟合[5];而采用单一的机器学

【参考文献】

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本文编号：572042