【摘要】：針對已有粗集推理預(yù)報模型的不足,提出了一種改進的大壩安全監(jiān)控粗集推理預(yù)報模型。該預(yù)報模型通過粗集論約簡影響因素,并且結(jié)合貝葉斯定理對規(guī)則的約簡引入一致度和支持度。實際算例證明,改進后的粗集推理預(yù)報模型可以用于大壩效應(yīng)量的預(yù)報,與一般粗集推理模型相比,其在一定程度上消除了噪聲數(shù)據(jù)對預(yù)報的影響,提高了預(yù)報的精度,在樣本基數(shù)大的情況下預(yù)報較準(zhǔn),可信度較高。
[Abstract]:An improved rough set reasoning prediction model for dam safety monitoring is proposed in view of the shortcomings of existing rough set reasoning and prediction models. The prediction model introduces consistency and support to the reduction of rules by rough set theory and Bayesian theorem. A practical example shows that the improved rough set reasoning model can be used to predict the dam effect quantity. Compared with the general rough set reasoning model, it eliminates the influence of noise data on the prediction to some extent and improves the accuracy of prediction. In the case of large sample base, the prediction is more accurate and reliable.
【作者單位】： 河海大學(xué)水利水電學(xué)院;河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點實驗室;河海大學(xué)水資源高效利用與工程安全國家工程研究中心;揚州大學(xué)水利與能源動力工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51379068,51139001);國家自然科學(xué)基金青年基金資助項目(51409227) 江蘇省杰出青年基金資助項目(BK20140039) 高等學(xué)校博士學(xué)科點專項科研基金資助項目(20120094110005,20120094130003)
【分類號】：TV698.1

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