本文關(guān)鍵詞：基于相空間重構(gòu)的大壩服役性態(tài)小波支持向量機預測模型

  更多相關(guān)文章： 大壩安全 預測模型 相空間重構(gòu) 小波分析 支持向量機

【摘要】：通過支持向量機與相空間重構(gòu)、小波分析、粒子群算法等的組合應用,充分考慮大壩原型監(jiān)測數(shù)據(jù)特征,開展了大壩變形性態(tài)預測模型研究。為提升模型的抗噪能性,首先利用小波分析工具對監(jiān)測數(shù)據(jù)序列進行時頻分解,對分解所得的高頻子序列實施閾值去噪處理;進而在借助混沌相空間重構(gòu)技術(shù),計算各子序列延遲時間與嵌入維數(shù)的基礎上,重構(gòu)各子序列的相空間。依據(jù)去噪和重構(gòu)后的變形子序列,建立大壩變形性態(tài)支持向量機預測模型�？紤]到支持向量機懲罰因子與核函數(shù)參數(shù)對模型預測精度影響顯著的特點,引入粒子群算法,并通過支持向量機的參數(shù)尋優(yōu),進一步提高了模型的預測精度。工程實例分析表明,相空間重構(gòu)的大壩變形性態(tài)小波支持向量機預測模型具有較強的抗噪和泛化能力,且能夠更好地辨識蘊含于大壩原型監(jiān)測數(shù)據(jù)中的時頻非線性特征,更利于大壩變形性態(tài)的精準預測。
【作者單位】： 河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室;河海大學水利水電學院;
【關(guān)鍵詞】： 大壩安全 預測模型 相空間重構(gòu) 小波分析 支持向量機
【基金】：國家自然科學基金(51579083,51479054,51139001,41323001) 高等學校博士學科點專項科研基金資助課題(20130094110010)
【分類號】：TV698.1
【正文快照】： 1研究背景大壩監(jiān)測設施所獲得的監(jiān)測數(shù)據(jù)序列反映了壩體在外荷載、環(huán)境等作用下的動態(tài)演變過程,對大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)序列進行處理,預測和分析大壩的服役性態(tài)是大壩安全監(jiān)控的重要內(nèi)容[1]。目前常用于非線性時間序列預測的模型有ARMA模型、支持向量機回歸模型(SVM)以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡模

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