建立合理可信的大壩變形監(jiān)控模型對科學(xué)有效地分析大壩變形監(jiān)測數(shù)據(jù)和準(zhǔn)確可靠地評估大壩工作運行狀況意義重大。通過EEMD算法分解大壩變形量,得到代表不同特征尺度的本征模函數(shù)（IMF）分量,針對不同IMF分量選擇不同影響因素,將各IMF分量作為極限學(xué)習(xí)機（ELM）的訓(xùn)練樣本對大壩變形分量進(jìn)行分析、擬合、預(yù)測,最后累加各IMF分量的預(yù)測結(jié)果得到大壩變形預(yù)測值。以某碾壓混凝土重力壩為例,利用EEMD-ELM模型對大壩變形量進(jìn)行預(yù)測,同時與BPNN模型和ELM模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析,其中EEMD-ELM模型的平均相對誤差為0.566,較BPNN模型、ELM模型分別降低54%和14.8%,表明EEMD-ELM模型預(yù)測精度更高,具備一定的應(yīng)用價值。 

【文章來源】：長江科學(xué)院院報. 2020,37(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

EEMD-ELM模型

以某碾壓混凝土重力壩為例,該壩采用視準(zhǔn)線法和引張線法進(jìn)行水平位移監(jiān)測,壩體內(nèi)安裝了32支電阻式溫度計。采用該壩6#壩段作為研究對象,選取2013年1月23日至2018年8月22日的68期非等時間間隔監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,包括庫水位、壩體溫度和壩體水平位移。其具體觀測數(shù)據(jù)如圖2所示。為有效提高模型預(yù)測精度,利用EEMD對監(jiān)測點1—50期的大壩水平位移時間序列進(jìn)行分解,得到 5個不同特征尺度的IMF分量(IMF1—IMF5)與1個趨勢分量R,如圖3所示。

為有效提高模型預(yù)測精度,利用EEMD對監(jiān)測點1—50期的大壩水平位移時間序列進(jìn)行分解,得到 5個不同特征尺度的IMF分量(IMF1—IMF5)與1個趨勢分量R,如圖3所示。由圖3可看出IMF1、IMF2分量的振幅大,頻率高,平穩(wěn)性較弱,為噪聲信號干擾所致,可將IMF1和IMF2分量合并為一個新分量IMF(1+2),考慮新分量影響因素為庫水位、溫度和時效;IMF3、IMF4分量頻率有所降低,周期性較為明顯,且IMF3分量的變化趨勢與壩體溫度監(jiān)測數(shù)據(jù)變化趨勢相似,可將IMF3和IMF4分量合并為一個新分量IMF(3+4),考慮其主要影響因素為溫度;IMF5分量和趨勢項分量R變化較光滑,與庫水位和溫度變化趨勢無明顯相關(guān)性,故考慮其主要影響因素均為時效。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3015521