在大壩變形監(jiān)測(cè)領(lǐng)域中,由于實(shí)際工程的復(fù)雜性,以及外界環(huán)境的不確定性,獲得的變形觀測(cè)數(shù)據(jù)往往存在一定的誤差。而誤差的存在,直接導(dǎo)致了觀測(cè)數(shù)據(jù)波動(dòng)性的增強(qiáng),在一定程度上掩蓋了工程的實(shí)際變形情況;嚴(yán)重時(shí),由于從觀測(cè)數(shù)據(jù)獲得信息與實(shí)際變形情況完全不符,則會(huì)導(dǎo)致對(duì)工程安全的判斷及決策的失誤,進(jìn)而造成重大人身和財(cái)產(chǎn)方面的損害。各類(lèi)消噪方法也被應(yīng)用于實(shí)際中來(lái)消除數(shù)據(jù)的誤差,但傳統(tǒng)消噪模型由于各自的局限性,已逐漸不能滿足現(xiàn)在的工程需求,且大多傳統(tǒng)模型需要根據(jù)工程情況,手動(dòng)調(diào)整模型參數(shù),缺乏自適應(yīng)性。本文針對(duì)此種情況,提出一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EEMD）和主成分分析（PCA）的新的消噪方法,并在此基礎(chǔ)上,結(jié)合自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA）提出一種基于EEMD-PCA-ARIMA的大壩變形數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。應(yīng)用仿真數(shù)據(jù)與大壩實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,同時(shí),將多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)理論引入消噪結(jié)果的評(píng)價(jià)中。結(jié)果表明:（1）EEMD-PCA的消噪方法對(duì)于大壩變形數(shù)據(jù)的消噪處理行之有效,且具有一定的自適應(yīng)性;（2）EEMD-PCA-ARIMA的大壩變形數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型能夠更好的獲取大壩的實(shí)際變形曲線,從而取得較好的預(yù)測(cè)精度;... 

【文章來(lái)源】：桂林理工大學(xué)廣西壯族自治區(qū)

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

EMD算法流程圖

經(jīng) EMD 分解后的信號(hào)能夠通過(guò)疊合從而恢復(fù)原始信號(hào)，體現(xiàn)了EMD 分解的完備性。EMD 分解過(guò)程的完備性是由分解過(guò)程的可逆性體現(xiàn)的，即原始信號(hào)能夠通過(guò)分解后的各 IMF 分量及余量的疊合重新獲得，Huang 及大量學(xué)者證明還原過(guò)程中產(chǎn)生的偏差意是由于計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)的精度誤差所造成的，屬于極小量級(jí)，可以作為原始信號(hào)處理。2.1.1.3 EMD 存在的問(wèn)題EMD 分解也存在一些問(wèn)題，主要表現(xiàn)在為分解得到的各階 IMF 之間容易出現(xiàn)模態(tài)混淆效應(yīng)。模態(tài)混淆現(xiàn)象往往造成分解的 IMF 分量不精確，Huang 等人認(rèn)為其本質(zhì)上是極值點(diǎn)的選擇導(dǎo)致的信號(hào)間歇現(xiàn)象。一般情況下，只要在一個(gè) IMF 分量中出現(xiàn)了多個(gè)尺度的信號(hào)或者在不同的 IMF 分量中出現(xiàn)了相同尺度的尺度，就認(rèn)為發(fā)生了模態(tài)混淆現(xiàn)象。

圖 2.3 模擬信號(hào) EMD 分解2.1.2 EEMD 分解Huang 曾在地震數(shù)據(jù)加入了極小幅度的噪聲用以阻止低頻 IMF 分量的擴(kuò)散，這是首次把噪聲輔助的方法引入 EMD 分解中，但并沒(méi)有引起他的重視，進(jìn)行后續(xù)研究。而法國(guó)的 Flandrin 才真正意義上開(kāi)創(chuàng)了噪聲輔助對(duì)于抑制 EMD 分解出現(xiàn)的模態(tài)混淆方面的研究[61]。Huang 由此獲得思路，通過(guò)對(duì)原始信號(hào)中加入白噪聲進(jìn)而進(jìn)行 EMD 分解，得出結(jié)論：EMD 的分解作用與二進(jìn)制自適應(yīng)濾波器是相類(lèi)似的，即分解出的每一個(gè) IMF 分量的頻率大約都是前一個(gè) IMF 的兩倍；由于白噪聲在在整個(gè)時(shí)頻空間以及所有尺度下均勻分布，EMD 作為一種類(lèi)似于二進(jìn)制濾波器的存在，如果待分解信號(hào)不能在所有尺度下都分布，分解時(shí)在一些尺度上會(huì)丟失信息，所以可能就會(huì)導(dǎo)致模態(tài)混淆現(xiàn)象。在此基礎(chǔ)上提出了解決 EMD模態(tài)混淆現(xiàn)象的改進(jìn)算法，即 EEMD。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于EEMD-GA-BP模型的大壩變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)[J]. 晏紅波,周斌,盧獻(xiàn)健,劉海鋒.  長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào). 2019(09)
[2]基于EEMD-PCA-ARIMA模型的大壩變形預(yù)測(cè)[J]. 鄭旭東,陳天偉,王雷,段青達(dá),甘若.  長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào). 2020(03)
[3]防洪減災(zāi)研究進(jìn)展[J]. 向立云,張大偉,何曉燕,李娜,劉舒,孫東亞.  中國(guó)水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào). 2018(05)
[4]基于雙樹(shù)復(fù)小波的變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)去噪分析[J]. 羅甘,梁月吉,黃儀邦.  大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué). 2018(09)
[5]基于EEMD-SARIMA的對(duì)流層延遲預(yù)測(cè)模型研究[J]. 任超,劉中流,梁月吉,甘祥前.  大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué). 2018(09)
[6]大壩變形的去噪傅里葉模型預(yù)測(cè)[J]. 楊慶,任超.  測(cè)繪科學(xué). 2019(02)
[7]相關(guān)性的組合預(yù)測(cè)模型在開(kāi)采沉陷中的應(yīng)用[J]. 王金濤,郭廣禮,郭慶彪,趙自強(qiáng),徐孟強(qiáng),郭凱凱.  測(cè)繪科學(xué). 2017(10)
[8]基于Kalman-ARIMA模型的大壩變形預(yù)測(cè)[J]. 薛洋,楊光,許雷.  中國(guó)農(nóng)村水利水電. 2016(12)
[9]大橋GPS動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)去噪方法[J]. 吳杰,苗恒亞,左工,余騰,李澤良.  測(cè)繪科學(xué). 2016(10)
[10]小波-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型預(yù)測(cè)地下水水位[J]. 張建鋒,劉見(jiàn)寶,崔樹(shù)軍,謝玉華.  長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào). 2016(08)

博士論文
[1]環(huán)滇池地區(qū)城市空間演變及優(yōu)化研究[D]. 陳長(zhǎng)瑤.東北師范大學(xué) 2018
[2]洪澇災(zāi)害的經(jīng)濟(jì)影響與防災(zāi)減災(zāi)能力評(píng)估研究[D]. 曹瑋.湖南大學(xué) 2013
[3]湘西高速公路滑坡監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)及監(jiān)測(cè)信息系統(tǒng)研究[D]. 周勇.中南大學(xué) 2012
[4]黃河小浪底水利樞紐大壩變形預(yù)測(cè)方法研究與分析[D]. 呂開(kāi)云.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京) 2012
[5]GPS變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的小波分析與應(yīng)用研究[D]. 袁德寶.中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京） 2009
[6]基于小波理論的變形分析模型研究[D]. 文鴻雁.武漢大學(xué) 2004

碩士論文
[1]GNSS多系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變形監(jiān)測(cè)中多路徑誤差消除技術(shù)研究[D]. 張成龍.安徽理工大學(xué) 2018
[2]基于EMD的變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)去噪與變形趨勢(shì)提取研究[D]. 董振川.西南交通大學(xué) 2018
[3]EM算法及其在變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用[D]. 姬方.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 2013
[4]基于EMD算法的遙感圖像融合方法的研究[D]. 白超.燕山大學(xué) 2012
[5]自適應(yīng)卡爾曼濾波在變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用研究[D]. 李奕.成都理工大學(xué) 2012
[6]小波理論在大壩變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用研究[D]. 楊麗.西安理工大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3390295