基于集合经验模态分解和支持向量机的大坝变形预测方法

发布时间：2017-08-23 09:04

  本文关键词：基于集合经验模态分解和支持向量机的大坝变形预测方法

  更多相关文章： 大坝变形预测 集合经验模态分解 支持向量机 精度评定

【摘要】：受水位、温度等诸多因素共同影响,大坝变形具有随机性和非线性特征,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和支持向量机(SVM)的大坝变形预测算法。算法先对大坝位移序列进行集合经验模态分解,有效分离出隐含在时序中的非线性高频波动成分和低频趋势成分;其次根据各分量特点构造不同的SVM进行预测,最后叠加各分量预测值得到预测结果。与BP神经网络模型及传统支持向量机的对比结果表明,所提预测算法具有较强的自适应预测能力,预测精度较高。
【作者单位】： 桂林理工大学测绘地理信息学院;广西空间信息与测绘重点实验室;
【关键词】： 大坝变形预测 集合经验模态分解 支持向量机 精度评定
【基金】：国家自然科学基金资助项目(41161072) 广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(13-051-14-09、13-051-14-15)
【分类号】：TV698.11
【正文快照】： 大坝变形往往受水位、温度、自身物理变化等诸多因素共同影响,难以建立较为准确的形变量与影响因素之间的复杂非线性关系模型,因此传统时间序列法和回归分析等方法在变形预测中的应用受到了限制。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种有效的处理非线性和非平

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 张豪;许四法;;基于经验模态分解和遗传支持向量机的多尺度大坝变形预测[J];岩石力学与工程学报;2011年S2期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 周世健;罗亦泳;鲁铁定;;局部均值分解(LMD)方法在多尺度变形分析中的应用分析探讨[J];江西科学;2014年04期

2 任超;梁月吉;庞光锋;杨兴跃;李冠成;;经验模态分解和遗传小波神经网络法用于边坡变形预测[J];测绘科学技术学报;2014年06期

3 宋秀秀;贾振红;覃锡忠;曹传玲;牛洪梅;;基于EMD和高斯过程-灰色预测的话务量预测[J];激光杂志;2015年04期

4 李亚丽;周星德;;基于最小二乘支持向量机的大坝变形预测研究[J];河南科学;2015年07期

中国硕士学位论文全文数据库 前5条

1 陶珂;小波去噪质量评价方法研究[D];中南大学;2012年

2 张盼;绝缘子泄漏电流数据压缩方法的研究与DSP系统实现[D];华北电力大学;2012年

3 卜宇君;发动机冷试排气测试故障检测与诊断方法[D];上海交通大学;2013年

4 倚雷;GPS卫星精密钟差预报方法研究[D];西南交通大学;2013年

5 吴欢;基于改进支持向量机的深基坑变形预测模型研究[D];江西理工大学;2013年

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李旋;周清锋;何朝津;杨礼平;赵立科;王晓辉;;经验模式分解与小波变换在模拟信号中的对比分析[J];地质学刊;2009年01期

2 王新洲;范千;许承权;李昭;;基于小波变换和支持向量机的大坝变形预测[J];武汉大学学报(信息科学版);2008年05期

3 龚志强,邹明玮,高新全,董文杰;基于非线性时间序列分析经验模态分解和小波分解异同性的研究[J];物理学报;2005年08期

4 谢国权;戚蓝;曾新华;;基于小波和神经网络拱坝变形预测的组合模型研究[J];武汉大学学报(工学版);2006年02期

5 赵洪波;支持向量机在隧道围岩变形预测中的应用[J];岩石力学与工程学报;2005年04期

6 曹茂森,任青文,毛伟兵;基于解耦子波和优化神经网络的大坝变形预测[J];岩石力学与工程学报;2005年10期

7 李守巨,刘迎曦,刘玉静;基于进化神经网络混凝土大坝变形预测[J];岩土力学;2003年04期

8 沈细中;张文鸽;冯夏庭;;大坝变形预测的ANFIS模型[J];岩土力学;2006年S2期

9 罗亦泳;张豪;张立亭;;基于遗传支持向量机的多维灰色变形预测模型研究[J];浙江工业大学学报;2010年01期

10 刘苏忠;赵广超;;大坝安全监控研究综述[J];中国水运(下半月);2009年11期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 滕凯,魏永霞,燕树立;关于大坝变形预测模型的进一步研究[J];岩土工程技术;2001年03期

2 陆付民;顾及多个因子的卡尔曼滤波法在大坝变形分析中的应用[J];水电自动化与大坝监测;2003年03期

3 林英,邹继锋,洪伟,杨大明;时间序列分解模型在大坝变形预测中的应用[J];东北水利水电;2003年05期

4 魏坤孔,张立勇;加速遗传算法在大坝变形分析与预测方面的应用[J];四川水利;2004年01期

5 王新洲,邓兴升;大坝变形预报的模糊神经网络模型[J];武汉大学学报(信息科学版);2005年07期

6 张永光;王兰锋;吕开云;;小浪底水利枢纽大坝变形的灰色预测模型[J];测绘科学;2006年06期

7 闫滨;周晶;;大坝变形预测的径向基函数网络模型[J];人民长江;2006年11期

8 姜立新;康飞;胡军;;大坝变形非线性智能组合预测方法研究[J];四川建筑科学研究;2008年03期

9 田旦;许才军;周命端;陈浩;;基于混沌时间序列的大坝变形短期预测[J];水电自动化与大坝监测;2008年05期

10 朱金海;丛枝鲜;李秀海;;大坝变形的动态预报模型研究[J];煤炭技术;2009年03期

中国重要会议论文全文数据库 前8条

1 刘子侠;王清;王永全;;基于聚类分析与两级模糊综合评判相结合的大坝变形分析与预报研究[A];第二届全国岩土与工程学术大会论文集（上册）[C];2006年

2 张猛;朱锦杰;滕世敏;李得英;;公伯峡水电站大坝变形性态分析[A];高寒地区混凝土面板堆石坝的技术进展论文集[C];2013年

3 徐伟;何金平;;基于多尺度小波分析的大坝变形自回归预测模型[A];2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会论文集[C];2012年

4 张永光;陈余才;薛倩;丁俊福;;指数平滑法在小浪底大坝变形预测中的应用[A];现代空间定位技术应用研讨交流会论文集（第5卷 第3集）[C];2007年

5 崔建伟;薛建成;李学全;张永光;;指数平滑法在小浪底大坝变形预测中的应用[A];《测绘通报》测绘科学前沿技术论坛摘要集[C];2008年

6 杨宁安;;猫跳河红枫水电站大坝变形观测资料分析[A];中国水力发电工程学会大坝安全监测专业委员会1998年学术年会暨中青年科技成果报告会论文集[C];1998年

7 孙小冉;;基于因子分析法的大坝变形安全监控模型[A];2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会论文集[C];2012年

8 顾冲时;徐宝松;刘贝贝;;大坝变形温变效应的一种分析方法研究[A];2012年中国水力发电工程学会大坝安全监测专委会年会暨学术交流会论文集[C];2012年

中国博士学位论文全文数据库 前4条

1 王小敏;基于有限元方法的大坝变形分析与仿真研究[D];武汉大学;2010年

2 王晓旭;全自动真空激光大坝变形测量系统的研制[D];大连理工大学;2006年

3 吕开云;黄河小浪底水利枢纽大坝变形预测方法研究与分析[D];中国矿业大学(北京);2012年

4 赵卿;大坝变形分析多测点统计模型的应用研究[D];武汉大学;2010年

中国硕士学位论文全文数据库 前9条

1 赵相博;基于基因表达式编程的大坝变形预测系统的研究[D];江西理工大学;2014年

2 翟信德;基于支持向量机的大坝变形预测研究[D];合肥工业大学;2007年

3 张潇珑;基于基因表达式编程的大坝变形预测模型研究[D];江西理工大学;2014年

4 曹光明;龙羊峡大坝变形性态分析[D];天津大学;2004年

5 杨丽;小波理论在大坝变形监测数据分析中的应用研究[D];西安理工大学;2010年

6 刘子龙;基于小波包和基因表达式编程的大坝变形预测模型研究[D];江西理工大学;2013年

7 袁峥;EV模型在大坝变形监测数据处理中的应用研究[D];河海大学;2007年

8 张飞;基于粒子群的BP神经网络在大坝变形预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2011年

9 姜成科;基于遗传算法的神经网络在大坝变形预报中的应用[D];大连理工大学;2009年

，

本文编号：724135