大坝变形的小波分析与ARMA预测模型

发布时间：2017-09-11 03:35

  本文关键词：大坝变形的小波分析与ARMA预测模型

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【摘要】：大坝变形观测资料可视为非平稳时间序列,从影响大坝变形规律的因素出发,可将其分解为主值函数项、周期函数项和改进后的平稳时间序列。其中主值函数项采用逐步回归法拟合,针对时效因子采用半经验公式无法准确拟合实际变化情况,采用小波分析法将序列分解为低频和高频两部分信号,其中低频部分代表时效等因素影响的变形趋势;高频部分代表水位、温度等影响的变化规律,应用时间序列原理分别建立变形预测ARMA(p,q)模型,从而在现有水位、温度观测资料下预测坝体未来的变形趋势。实例计算结果表明,结合小波分析的时间序列法建立的预测模型,预测精度高于统计回归分析,预测效果良好,可作为一种有效方法应用于大坝变形预测中。
【作者单位】： 河海大学水利水电学院水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心;
【关键词】： 大坝 时间序列分析 小波分析 ARMA模型 回归分析 变形预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51279052,51579085)
【分类号】：TV698.11
【正文快照】： 根据现有的大坝观测资料推断其未来变形发展趋势能及时掌握大坝的工作性态,为其正常运行提供重要依据。影响大坝位移的因素复杂,除了水位外,还有温度、渗流、施工、地基、周围环境以及时效等[1]。对于复杂随机性因子的影响,可利用时间序列法进行分析。时间序列分析是采用参数

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本文编号：828409