【摘要】：大壩安全是社會、國防和生態(tài)安全的重中之重。對大壩進行安全監(jiān)測,及時掌握大壩的安全性態(tài)及演變趨勢是確保大壩安全的重要手段。隨著大壩自動化監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)量呈幾何性增長,數(shù)據(jù)規(guī)模不斷擴大,如何高效科學地處理分析這些數(shù)據(jù)成為新的研究熱點。本文以海量數(shù)據(jù)處理分析需求為出發(fā)點,以大壩整體性分析為主要思路,利用盲源分離理論以及相關向量機的相關方法對大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)進行研究分析,力求尋找科學、可靠、高效的監(jiān)測數(shù)據(jù)處理方法。本文的主要研究工作如下:研究了大壩缺失監(jiān)測數(shù)據(jù)的插值方法,提出了基于核獨立分量分析-相關向量機(KICA-RVM)的大壩缺失監(jiān)測數(shù)據(jù)插值方法。根據(jù)大壩各監(jiān)測點間數(shù)據(jù)的相關性提出了利用相關測點為目標測點估值的大壩缺失監(jiān)測數(shù)據(jù)插值方法。該方法利用核獨立分量分析方法提取相關測點中統(tǒng)計獨立的特征信息,通過相關向量機對目標測點進行回歸預測。該方法具有精度高、適應性強、便于操作等優(yōu)點。為了提高監(jiān)測數(shù)據(jù)分析的效率,建立了基于快速獨立分量分析-相關向量機(Fast ICA-RVM)的多測點監(jiān)測模型。利用快速獨立分量分析算法提取多測點的特征信息,并且運用該方法對預報影響因子進行降維去除自變量因子間的相關性,然后利用相關向量機良好的函數(shù)逼近能力對多測點特征信息進行回歸預測,實例驗證表明該模型能夠達到單測點模型同水平的預測精度。同時,由于相關向量機不但能夠輸出確定性預測結果而且能夠輸出預測值的概率分布,給出一定置信度的預測區(qū)間,便于指導監(jiān)測系統(tǒng)的決策。針對水工建筑物裂縫開度等監(jiān)測物理量的監(jiān)測資料一般是非平穩(wěn)的特點,建立了基于時頻分布盲源分離-多輸出相關向量機(TFBSS-MRVM)的大壩多測點時變監(jiān)測模型。利用能夠有效提取非平穩(wěn)信號時變特征的時頻分布盲源分離算法提取多測點的非平穩(wěn)特征信息。同時,利用多輸出相關向量機對多個特征信息同時進行預測,進一步提高監(jiān)測效率。經(jīng)實例驗證,該模型對于裂縫開度等非平穩(wěn)監(jiān)測量的預測具有較高精度。
【圖文】：

大壩系統(tǒng)

文章技術路線圖
【學位授予單位】：西安理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TV698.1

【參考文獻】

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本文編號：2527200