大坝变形监测统计模型与混沌优化ELM组合模型

发布时间：2017-10-05 23:10

  本文关键词：大坝变形监测统计模型与混沌优化ELM组合模型

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【摘要】：变形是反映大坝动态演化的重要效应量。为了提升统计模型预测能力,借助极限学习机(ELM)处理非线性问题的优势,对大坝位移的统计模型残差进行数据挖掘。而极限学习机欠缺对混沌动力特性的考虑,为了解决这个问题,采用混沌理论对统计模型残差进行了混沌动力学特性分析,揭示其混沌特性,并据此重构相空间,从而为混沌优化极限学习机提供先验知识。基于统计模型,结合极限学习机和混沌理论的优点,建立统计模型与混沌优化ELM的组合模型。将该组合模型应用于工程实例,由多个定量评估指标对模型进行性能评价,结果表明,组合模型建模合理,预测精度高于统计模型、统计模型与混沌优化BP神经网络组成的组合模型,在大坝变形监测中具有一定的应用价值。
【作者单位】： 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;
【关键词】： 大坝位移 大坝变形监测 统计模型 混沌 极限学习机
【基金】：国家自然科学基金重点项目(51139001,41323001);国家自然科学基金面上项目(51479054,51579086,51379068,51579083);国家自然科学基金资助项目(51279052,51579085) 国家重点研究计划课题(2016YFC0401601)
【分类号】：TV698.11
【正文快照】： 变形监测量直观可靠,国内外普遍作为最主要的监测量[1]。大坝位移观测数据反映了大坝在荷载和环境作用下产生效应量的动态演化,承载了坝体性态的丰富信息[2]。科学分析位移观测数据,对大坝变形实时预测模型的建立具有重要意义。传统的统计模型在大坝位移资料的分析中拟合精度

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本文编号：979352