本文選題：大壩安全監(jiān)測　切入點：主成分分析　出處：《西北農(nóng)林科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：統(tǒng)計模型在土石壩安全監(jiān)控分析中占有著至關(guān)重要的地位,本文針對現(xiàn)有統(tǒng)計模型中存在的不足,結(jié)合某土石壩垂直位移的實測數(shù)據(jù)進行了以下分析:(1)為了避免回歸模型中可能存在的多重共線性現(xiàn)象,在保證信息損失最小的情況下先提取主成分,并與因變量進行最小二乘回歸,利用得到的模型進行預(yù)測并檢驗預(yù)測效果。(2為了解決自變量監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失的問題,對非平穩(wěn)時間序列建立自回歸積分滑動平均模型,利用得到的模型進行預(yù)測并檢驗預(yù)測效果。(3)為了避免非平穩(wěn)回歸模型中可能存在的偽回歸現(xiàn)象,對非平穩(wěn)自變量與因變量序列之間的關(guān)系進行協(xié)整檢驗,對具有協(xié)整關(guān)系的變量建立向量誤差修正模型,利用該模型進行預(yù)測并檢驗預(yù)測效果。通過研究得出了以下幾個結(jié)論:(1)通過主成分分析提取出了2個主成分。它們解釋了原系統(tǒng)中的99.403%的信息,與傳統(tǒng)的逐步回歸模型相比,主成分分析法克服了自變量間的多重共線性問題,所建立的主成分回歸模型可決系數(shù)更高,回歸系數(shù)更為合理。(2)就模型的預(yù)測精度而言,VEC模型最高,ARIMA模型次之,主成分回歸模型最低。(3)通過對自變量和因變量進行協(xié)整檢驗,確定了它們在監(jiān)測時段內(nèi)存在均衡的協(xié)整關(guān)系,根據(jù)它們之間的協(xié)整關(guān)系建立了向量誤差修正模型,可初步判斷在監(jiān)測時段內(nèi)壩頂測點的垂直位移是穩(wěn)定的。
[Abstract]:The statistical model plays an important role in the safety monitoring and analysis of earth-rock dams.Based on the measured data of vertical displacement of a certain earth-rock dam, the following analysis is made: (1) in order to avoid the multiple collinear phenomena that may exist in the regression model, the principal components are extracted under the condition that the information loss is minimized.In order to solve the problem of the lack of monitoring data of independent variables, an autoregressive integral moving average model is established for non-stationary time series.In order to avoid the pseudo-regression phenomenon that may exist in the non-stationary regression model, the relationship between the non-stationary independent variable and the dependent variable sequence is tested by cointegration test.A vector error correction model is established for the variables with cointegration relationship. The model is used to predict and test the prediction effect.The following conclusions were obtained: 1) two principal components were extracted by principal component analysis.The regression coefficient is more reasonable. (2) in terms of the prediction accuracy of the model, VEC model is the highest and Arima model is the second, and the principal component regression model is the lowest.According to the cointegration relationship between them, a vector error correction model is established. It can be preliminarily judged that the vertical displacement of the measured point at the dam top during the monitoring period is stable.
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TV698.1

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本文編號：1725697