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基于WA-LSTM-ARIMA的混凝土坝变形组合预测模型
被引量：
15
1
作者
周兰庭
柳志坤
徐长华
《人民黄河》
CAS
北大核心
2022年第1期124-128,共5页
针对混凝土坝变形实测数据序列的不规律性和预测精度欠佳等问题,基于复合建模思想提出一种基于WA-LSTM-ARIMA的大坝变形组合预测模型。首先通过小波多分辨率分析对原始监测序列进行多尺度分解,从中提取高频周期性分量、低频趋势性分量...
针对混凝土坝变形实测数据序列的不规律性和预测精度欠佳等问题,基于复合建模思想提出一种基于WA-LSTM-ARIMA的大坝变形组合预测模型。首先通过小波多分辨率分析对原始监测序列进行多尺度分解,从中提取高频周期性分量、低频趋势性分量和高频随机性分量;然后将去噪处理后的随机分量与高频周期性分量融合得到综合高频序列,并使用LSTM进行建模预测,对于低频趋势性分量则应用ARIMA模型进行预测,将两组预测结果叠加后即可得到最终的坝体变形预测结果;最后通过工程实例证明该模型所得预测值与实测值拟合较好,与传统的静态模型预测结果对比表明,该模型的预测精度更高。
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关键词
混凝土坝变形
小波分解
LSTM
ARIMA
组合预测
预测精度
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职称材料
基于变量筛选优化极限学习机的混凝土坝变形预测模型
被引量：
7
2
作者
曹恩华
包腾飞
+2 位作者
胡绍沛
袁荣耀
鄢涛
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2022年第7期59-65,共7页
传统的统计模型泛化能力较弱且容易引入高维变量,这将对基于神经网络预测模型的输出结果产生负面影响,同时增加了过拟合风险。因此,有必要建立一个具有适当维度的数据驱动模型,以实现对大坝变形的准确监控。选用极限学习机(ELM)作为基...
传统的统计模型泛化能力较弱且容易引入高维变量,这将对基于神经网络预测模型的输出结果产生负面影响,同时增加了过拟合风险。因此,有必要建立一个具有适当维度的数据驱动模型,以实现对大坝变形的准确监控。选用极限学习机(ELM)作为基础预测模型,提出基于平均影响值MIV-ELM模型的变量筛选法,以消除初始变量集中的冗余信息,从而降低模型复杂度,提高预测精度。分析结果表明,与传统预测模型相比,HST-MIV-ELM不仅具有最高的预测精度和预测性能,同时也有较强的可拓展性,为大坝安全监控系统的构建提供了可靠的理论基础。
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关键词
混凝土坝变形预测
变量筛选
极限学习机
平均影响值
反向逐变量剔除法
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职称材料
混凝土面板堆石坝变形非线性有限元分析
被引量：
5
3
作者
邹爽
罗启北
杜清贵
《贵州水力发电》
2003年第1期28-30,34,共4页
介绍堆石体的几种本构模型 ,用二维有限元方法分析了混凝土面板堆石坝的应力变形特性。用邓肯E—B模型和双屈服面模型计算了同一个 10 0m高的均质坝 ,其计算结果是堆石体的位移分布与应力分布都相同 ,但邓肯模型的位移值、应力值都比双...
介绍堆石体的几种本构模型 ,用二维有限元方法分析了混凝土面板堆石坝的应力变形特性。用邓肯E—B模型和双屈服面模型计算了同一个 10 0m高的均质坝 ,其计算结果是堆石体的位移分布与应力分布都相同 ,但邓肯模型的位移值、应力值都比双屈服面模型的大。
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关键词
水工结构
混凝土面板堆石坝变形
邓肯E-B模型
双屈服面模型
有限元分析
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职称材料
基于小波去噪的高斯过程回归模型在面板堆石坝沉降预测中的应用研究
被引量：
3
4
作者
黄灵芝
陈思琦
+2 位作者
李成宇
司政
张飞跃
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期144-150,共7页
引起面板堆石坝沉降变形的环境因素复杂,观测数据呈现出明显的噪声干扰特性,限制了数学模型拟合及预测的精度。对原始信号进行小波变换可有效分解其中的有用信号和噪声,因此,引入小波变换理论建立了基于小波阈值去噪的数学模型,并对面...
引起面板堆石坝沉降变形的环境因素复杂,观测数据呈现出明显的噪声干扰特性,限制了数学模型拟合及预测的精度。对原始信号进行小波变换可有效分解其中的有用信号和噪声,因此,引入小波变换理论建立了基于小波阈值去噪的数学模型,并对面板堆石坝(CFRD)的沉降变形实测数据实施去噪,再对去噪后的数据进行高斯过程回归(GPR),建立了预测堆石坝沉降变形的模型。依托CFRD的实测沉降变形资料,采用Wavelet-GPR模型对大坝沉降进行了拟合与预测,并与未进行去噪的GPR模型计算结果进行对比。结果表明:Wavelet-GPR模型观测值与预测值的残差符合正态分布,去噪后学习段的均方根误差(RMSE)由0.9287 mm减小至0.4577 mm,平均绝对误差(MAE)由0.4850 mm减小至0.3306 mm;预测段的RMSE由1.3089 mm减小至0.9176 mm,MAE由0.9263 mm减小至0.7303 mm;且去噪后模型的样本观测值个数在其预测值95%置信范围内的占比有明显提升。因此,利用小波阈值去噪对实测沉降数据进行降噪处理能够降低噪声导致的数据观测值与真实值之间的误差,Wavelet-GPR模型用于预测面板堆石坝的沉降变形具有实用性与可靠性。
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关键词
面板堆石坝变形
沉降预测
小波阈值去噪
高斯过程回归
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职称材料
题名
基于WA-LSTM-ARIMA的混凝土坝变形组合预测模型
被引量：
15
1
作者
周兰庭
柳志坤
徐长华
机构
河海大学水利水电学院
荆州市长江河道管理局
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2022年第1期124-128,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51209078)。
文摘
针对混凝土坝变形实测数据序列的不规律性和预测精度欠佳等问题,基于复合建模思想提出一种基于WA-LSTM-ARIMA的大坝变形组合预测模型。首先通过小波多分辨率分析对原始监测序列进行多尺度分解,从中提取高频周期性分量、低频趋势性分量和高频随机性分量;然后将去噪处理后的随机分量与高频周期性分量融合得到综合高频序列,并使用LSTM进行建模预测,对于低频趋势性分量则应用ARIMA模型进行预测,将两组预测结果叠加后即可得到最终的坝体变形预测结果;最后通过工程实例证明该模型所得预测值与实测值拟合较好,与传统的静态模型预测结果对比表明,该模型的预测精度更高。
关键词
混凝土坝变形
小波分解
LSTM
ARIMA
组合预测
预测精度
Keywords
deformation
of
concrete
dam
wavelet
decomposition
LSTM
ARIMA
combination
forecasting
precision
of
prediction
分类号
TV698 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于变量筛选优化极限学习机的混凝土坝变形预测模型
被引量：
7
2
作者
曹恩华
包腾飞
胡绍沛
袁荣耀
鄢涛
机构
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心
河海大学水利水电学院
三峡大学水利与环境学院
出处
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2022年第7期59-65,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFC1508603,2016YFC0401601)
国家自然科学基金项目(51579086,51739003)。
文摘
传统的统计模型泛化能力较弱且容易引入高维变量,这将对基于神经网络预测模型的输出结果产生负面影响,同时增加了过拟合风险。因此,有必要建立一个具有适当维度的数据驱动模型,以实现对大坝变形的准确监控。选用极限学习机(ELM)作为基础预测模型,提出基于平均影响值MIV-ELM模型的变量筛选法,以消除初始变量集中的冗余信息,从而降低模型复杂度,提高预测精度。分析结果表明,与传统预测模型相比,HST-MIV-ELM不仅具有最高的预测精度和预测性能,同时也有较强的可拓展性,为大坝安全监控系统的构建提供了可靠的理论基础。
关键词
混凝土坝变形预测
变量筛选
极限学习机
平均影响值
反向逐变量剔除法
Keywords
deformation
prediction
for
concrete
dam
variable
selection
extreme
learning
machine
mean
impact
value
reverse
variable-by-variable
elimination
method
分类号
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
下载PDF
职称材料
题名
混凝土面板堆石坝变形非线性有限元分析
被引量：
5
3
作者
邹爽
罗启北
杜清贵
机构
贵州工业大学土木建筑工程学院
贵州省冶金设计研究院
出处
《贵州水力发电》
2003年第1期28-30,34,共4页
文摘
介绍堆石体的几种本构模型 ,用二维有限元方法分析了混凝土面板堆石坝的应力变形特性。用邓肯E—B模型和双屈服面模型计算了同一个 10 0m高的均质坝 ,其计算结果是堆石体的位移分布与应力分布都相同 ,但邓肯模型的位移值、应力值都比双屈服面模型的大。
关键词
水工结构
混凝土面板堆石坝变形
邓肯E-B模型
双屈服面模型
有限元分析
Keywords
Hydraulic
structure,
deformation
of
concrete
face
rockfill
dam
,
Duncan
E
B
model,
double
yield
surface
model,
finite
element
分类号
TV641.43 [水利工程—水利水电工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于小波去噪的高斯过程回归模型在面板堆石坝沉降预测中的应用研究
被引量：
3
4
作者
黄灵芝
陈思琦
李成宇
司政
张飞跃
机构
西安理工大学水利水电学院
四川水发勘测设计研究有限公司
西安理工大学三期建设管理处
出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期144-150,共7页
基金
国家自然科学基金项目(41731289、51879217)
联合基金项目-企业-引汉济渭联合基金项目(2021JLM-46)。
文摘
引起面板堆石坝沉降变形的环境因素复杂,观测数据呈现出明显的噪声干扰特性,限制了数学模型拟合及预测的精度。对原始信号进行小波变换可有效分解其中的有用信号和噪声,因此,引入小波变换理论建立了基于小波阈值去噪的数学模型,并对面板堆石坝(CFRD)的沉降变形实测数据实施去噪,再对去噪后的数据进行高斯过程回归(GPR),建立了预测堆石坝沉降变形的模型。依托CFRD的实测沉降变形资料,采用Wavelet-GPR模型对大坝沉降进行了拟合与预测,并与未进行去噪的GPR模型计算结果进行对比。结果表明:Wavelet-GPR模型观测值与预测值的残差符合正态分布,去噪后学习段的均方根误差(RMSE)由0.9287 mm减小至0.4577 mm,平均绝对误差(MAE)由0.4850 mm减小至0.3306 mm;预测段的RMSE由1.3089 mm减小至0.9176 mm,MAE由0.9263 mm减小至0.7303 mm;且去噪后模型的样本观测值个数在其预测值95%置信范围内的占比有明显提升。因此,利用小波阈值去噪对实测沉降数据进行降噪处理能够降低噪声导致的数据观测值与真实值之间的误差,Wavelet-GPR模型用于预测面板堆石坝的沉降变形具有实用性与可靠性。
关键词
面板堆石坝变形
沉降预测
小波阈值去噪
高斯过程回归
Keywords
deformation
of
concrete
face
rockfill
dam
settlement
prediction
wavelet
threshold
denoising
Gaussian
process
regression
分类号
TV641.4 [水利工程—水利水电工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WA-LSTM-ARIMA的混凝土坝变形组合预测模型
周兰庭
柳志坤
徐长华
《人民黄河》
CAS
北大核心
2022
15
下载PDF
职称材料
2
基于变量筛选优化极限学习机的混凝土坝变形预测模型
曹恩华
包腾飞
胡绍沛
袁荣耀
鄢涛
《长江科学院院报》
CSCD
北大核心
2022
7
下载PDF
职称材料
3
混凝土面板堆石坝变形非线性有限元分析
邹爽
罗启北
杜清贵
《贵州水力发电》
2003
5
下载PDF
职称材料
4
基于小波去噪的高斯过程回归模型在面板堆石坝沉降预测中的应用研究
黄灵芝
陈思琦
李成宇
司政
张飞跃
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
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