主成分回归分析在大坝安全监测中的应用

介绍主成分回归的原理,对某大坝的位移预测进行分析研究.利用SPSS软件进行多重共线性诊断后进行主成分分析,确定主成分的个数,将原自变量的主成分代替原自变量进行回归分析,建立主成分回归模型,并对该大坝位移进行预报.对影响大坝位移的各因子进行有效分离,既保留了原指标的绝大部分信息,又有主成分之间不相关的特点,弥补了最小二乘法回归无法有效识别和消除因子间多重相关性影响的不足.     

基于主成分分析与BP神经网络模型的大坝渗流监测资料分析

大坝渗流观测资料分析中,各因子间常存在不同程度的相关性,这种相关性有时会对分析效果产生较大的影响,另外,通常的回归模型为线性模型,难以精确反映一般为非线性函数的因变量的变化规律。针对上述问题,本文将主成分分析和神经网络相结合,建立大坝渗流观测数据的主成分神经网络模型,经实例计算,该模型的预报精度较高。     

基于主成分回归的大坝位移模型

位移监测是大坝安全运行过程中一项重要的工作。在建立大坝位移预报模型的过程中,常会出现影响因子之间存在严重相关性的情况,会影响模型系数的稳定性,采用主成分回归分析的方法可以很好地解决这个问题。在简述主成分回归分析原理的基础上,结合工程实测数据,建立了坝体位移量与相关因子的主成分回归模型和逐步回归模型,并对两者进行比较,取得了良好的效果。     

主成分回归在径流预测中的应用

采取主成分回归方法对具有多重共线性的湘江流域43 a径流资料进行了分析,以实测径流量、降水量和蒸发量等7个指标进行了样本预测。结果表明:主成分回归比多元线性回归的误差小,预测值更接近于实测值。     

主成分神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用

在大坝观测资料分析中，各因子间常存在不同程度的相关性，这种相关性有时会对分析效果产生较大的影响；另外，通常的回归模型为线性模型，难以精确反映一般为非线性函数的因变量的变化规律。针对上述问题，本文将主成分分析和模糊神经网络相结合，建立大坝观测数据的主成分模糊神经网络模型，经实例计算，该模型的预报精度较高。     

基于主成分的大坝监测资料时变预测模型

由于内外各种因素的影响,大坝安全监控参数会随时间而变化,而常规监控模型常常采用非时变的参数。基于主成分分析,利用缩减后的主成分荷载建立了时变预测模型。实例表明,该模型可以减少计算时间,有效削弱因子多重相关性的影响,提高大坝监测效应量的预测水平。     

主成分神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用

在大坝观测资料分析中，各因子间常存在不同程度的相关性，这种相关性有时会对分析效果产生较大的影响；另外，通常的回归模型为线性模型，难以精确反映一般为非线性函数的因变量的变化规律。针对上述问题，本文将主成分分析和模糊神经网络相结合，建立大坝观测数据的主成分模糊神经网络模型，经实例计算，该模型的预报精度较高。     

基于主成分分析的非饱和渗流参数反分析方法

针对高心墙堆石坝渗流测点多,监测序列具共线性的问题,文章提出了基于主成分分析的非饱和渗流参数反分析方法。依托典型堆石坝工程,构建非饱和非稳定渗流概化模型,通过分区域提取心墙渗压监测序列的主成分,构建以非饱和渗流参数为自变量的心墙渗压响应面方程及目标函数,采用多目标优化进行参数反分析计算,由此研究主成分分析对渗流参数反分析的适用性,并与传统反演方法进行对比。研究表明,相比传统方法,该方法提高了参数反分析精度及计算效率。     

主成分回归分析在确定大坝效应量分量中的应用

大坝资料分析表明,水位、温度和时效等因素决定了坝体结构中各种效应量的发展变化情况。对某些具体问题进行研究或定量分析评价大坝的运行状态时,需要用到各分量的具体数值,通常这些分量是组合在一起的,很难得到其准确可靠的分量比例,特别是温度和水位,它们具有较高的相关性。而主成分分析方法可将原大量相关性较高的自变量转化为少数不相关的指标,从而为效应量的分离提供可靠的方法。将这种方法应用于一工程,结果验证了该方法实用、有效。     

基于小波变换分析小浪底大坝渗流监测数据

把小波分析作为数值处理方法,结合小浪底大坝渗流监测数据噪声特点和测值干扰因素,通过小波和小波包两种方法对监测数据进行了有效的降噪处理,同时也可以分离提取出时效分量,直接用于评价大坝当前工作性态。通过对小浪底坝基实测资料的处理,证实了小波包去噪方法的去噪效果要好于小波去噪方法。     

基于主成分回归分析的需水预测研究

水资源是城市发展的动力,需水量准确预测对城市可持续发展具有重要意义。需水量受多重因素影响,单一使用多重线性回归难以保证预测的准确性和科学性。根据南京市2005—2014年7个经济、社会发展相关指标,利用主成分回归分析建立模型使用原始变量对用水量进行预测。结果表明,应用主成分回归模型进行需水预测,比多重线性回归模型精度高,也较好地拟合了实际用水量。     

主成分回归在城市用水量预测中的应用

运用多元统计分析中的主成分分析法通过提取两个主成分,克服变量之间的相关性,然后再进行回归,建立主成分回归的城市用水量模型,并对模型进行了拟合检验,取得了较为满意的结果。     

GRNN神经网络在坝基渗流预测中的应用

人工神经网络在大坝监测资料分析及预测中应用效果良好,而广义回归神经网络具有柔性网络结构、很强的非线性映射能力及高度的容错性,非常适合解决非线性问题。实例分析结果表明:与BP神经网络相比,广义回归神经网络在预测能力及学习速度上具有明显优势,且样本较少时其预测效果也较好。     

A Principal Component Regression Method for Estimating Low Flow Index

Low flow indices are very important for water resources planning, pollution control, conservation and even recreational use. Determining these indices depends on having access to daily flow discharges. However, in some cases, such data are either insufficient or are not available at all. Hence, in these cases, estimation of the indices requires the use of data in catchments for which streamflow data have been collected. In this paper, it was attempted to estimate the low flow index (7Q10), the 7-day, 10-year lowflow, using principal component regression (PCR) based on physiographic and hydrologic variables. To do so, a two-step procedure was followed. In the first step, ranking method was applied to determine the best fitted distributions on yearly minimum discharges in each gauging station according to distribution suitability for fitting on extremes; the better the distribution fits the data, the higher number is given as ranking. Adding the ranking numbers dedicated to each gauging station, it was revealed that Gamma distribution with two parameters got the highest value and therefore was chosen as the representative distribution in the region. Using Gamma distribution in gauging stations, 7Q10 was estimated in all gauging stations in the basin. In the second step, a PCR was developed due to existence of high-correlated independent variables. To choose the influential components for use in PCR, eigenvector analysis and factor analysis were performed. The results show that the components chosen through the two approaches correspond to each other well. To evaluate the efficiency of the developed PCR in modeling 7Q10, calibration and verification were pursued. The results approve the efficiency of model in predicting 7Q10 in the region under study.