基于主成分回归的大坝渗流

应用主成分回归分析方法对新疆希尼尔水库大坝某断面的渗透压力预测进行分析研究。利用SPSS13.0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,并对该大坝渗透压力进行预报。对影响大坝渗透压力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。     

基于偏最小二乘回归的大坝监测资料分析

偏最小二乘回归是一个具有广泛适用性的多元统计分析方法,该方法能有效克服自变量间的多重相关性问题.简述了偏最小二乘回归的建模思路、原理,以及如何确定最佳的成分数.通过实例证实,此方法在大坝监测资料分析中具有可行性及优点,并能够对数据进行相应的辅助分析.     

基于PCA-SVR模型的大坝裂缝早期预报研究

支持向量机拟合模型（SVR）可用于大坝裂缝预报，但自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大。基于大坝裂缝开合度理论，利用主成份分析法（PCA）提取原样本信息缩减后的主成分作为SVR模型的输入量，构建了大坝裂缝开合度的早期预报PCA-SVR模型。将该模型应用于某大坝监控资料的分析中,与传统回归模型相比，PCA-SVR模型具有更高的计算精度和运算效率，并可提前预报裂缝开合度信息，能在实际工程中广泛应用。     

偏最小二乘法回归的建模思路及其在水库大坝监测中的应用分析

常规最小二乘法回归的不足之处是:难以有效识别和消除自变量因子间的多重相关性影响;然而偏最小二乘法回归模型却能够有效消除因子相关性对模型回归系数估计和回归分析效果的影响。文章介绍了偏最小二乘法回归基本原理和建模思路,并结合水库大坝监测实例分析了偏最小二乘法回归,实例表明,偏最小二乘法分离效果更好,反演结果精度更高,能满足对大坝安全监控的要求,在水利工程安全监测及有关数据的统计分析方面具有广阔的应用前景。     

基于主成分分析-协整理论的土石坝安全监控模型研究

结合某土石坝垂直位移监测资料,针对非平稳时间序列分析时可能产生的"伪回归"问题,采用主成分分析方法和协整理论建立土石坝安全监控模型,并对监测点的变形性态进行分析。结果表明,所建立的模型系数显著,意义明确,克服了自变量间的多重共线性以及非平稳时间序列分析时的"伪回归"问题,在监测时段内,监测点垂直位移时效基本稳定。     

偏最小二乘回归在大坝位移监控中的应用

大坝位移监控模型各影响因子之间往往存在着多重相关性,给回归建模分析带来许多负面影响,采用偏最小二乘回归(PLSR)建模分析可以很好地解决这个问题.文中在简述PLSR原理的基础上,结合工程实测数据,建立了大坝位移监控的PLSR模型和逐步回归模型,并对两者进行比较分析,取得了较合理的结果.     

大坝安全监控模型因子相关性及不确定性研究

针对最小二乘法难以克服因子多重共线性对回归模型精度影响的不足，本文对大坝安全监控模型因子间的相关性及其不确定性进行了研究。引进偏最小二乘法，对大坝安全监测变量及其影响因子进行偏最小二乘回归分析，将建模预测分析方法与非模型式的数据内涵分析有机结合，可同时实现回归建模、数据结构简化以及因子相关的不确定性分析，所建立的大坝安全监控模型，其精度可通过交叉有效性检验来控制。工程应用实例和模型对比分析研究表明，偏最小二乘回归模型能有效克服各类因子变量间的多重共线性对模型拟合精度及其预测能力的影响，因而比目前常用的最小二乘回归模型更具广泛适用性。     

大坝安全监控的偏最小二乘回归分析

针对大坝安全监拉模型因子间多重相关性问题,本文引入了偏最小二乘回归法.对渗流资料进行了详细的分析.研究分析表明,偏最小二乘回归法能够有效地克服因子间的多重相关性的影响,建立的模型具有很好的稳定性和解释性.相比一般的最小二乘回归法,更具有推广性.     

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。     

基于 PCA － ＲBF 神经网络的混凝土坝位移趋势性预测模型

为了提高混凝土坝位移趋势的预测精度,提出了一种基于主成分分析( PCA) 和径向基( ＲBF) 神经网络的混凝土坝位移趋势性预测模型( PCA － ＲBF) 。首先,利用主成分分析,将混凝土坝多测点 的径向位移监测数据降维,消除影响分量数据集的多重相关性,分别提取出主元位移和主元影响分 量。然后,把主元位移和主元影响分量输入径向基神经网络并构建模型,对提取出的主元位移进行预 测。最后,将本法应用于某混凝土坝,结果表明,PCA － ＲBF 模型的均方根误差( ＲMSE) ,平均绝对 误差( MAE) 和平均绝对百分比误差( MAPE) 分别为 2. 037 8 mm,1. 698 6 mm 和 3. 32% ,显著低于传 统的多元回归统计模型、径向基神经网络模型( ＲBF) 和利用经主成分分析进行因子处理的 BP 神经网 络模型( PCA － BP) ,说明 PCA － ＲBF 模型有着良好的预测精度。     

实例碾压混凝土重力坝变形监测资料统计模型分析

一个实例工程碾压混凝土重力坝从建成到现在已运行多年,为了了解该工程坝体的变形情况,对该碾压混凝土重力坝的重点坝段进行了专题分析,采用大坝运行多年的监测资料并结合统计建模方法,对坝基抗滑、坝体抗倾覆稳定及水平位移进行了深入的分析。结果表明:坝基倾斜影响分量中水压分量占70%~85%,温度分量约占10%~20%,时效分量所占比重不超过10%,另外,复杂的地质条件、非连续性的岩体介质及基岩矿物种类也是造成坝基倾斜变化的主要原因。坝基及坝体水平位移受库水位影响较大,其中EL675.1m与EL706.5m高程测点水压分量分别约占80%、60%,温度分量分别约占10%、20%,时效分量分别约占10%、20%。坝基、坝体整体变形规律正常。     

隔河岩大坝混凝土弹性模量反演分析

本文基于隔河岩工程原型位移监测资料,对大坝混凝土弹性模量进行反演,首先对原型位移监测资料采用逐步回归得出大坝位移统计模型,并分离出水压位移分量,再利用有限元结构分析软件ANSYS获得理论水压分量,通过反演从而求出大坝混凝土的平均弹性模量.结果表明,此法获得的弹性模量接近真实情况,为评价大坝安全性态提供了可靠的依据.     

基于EEMD-PCA-ARIMA模型的大坝变形预测

针对大坝观测数据中存在的噪声容易掩盖实际变形曲线走势的问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)、主成分分析(PCA)和自回归移动平均模型(ARIMA)的大坝变形预测方法。通过对观测数据进行EEMD和PCA,从而构建映射矩阵,然后利用映射矩阵对原始数据构建的样本矩阵进行转换,实现消噪效果,进而对处理后的观测数据进行ARIMA建模预测,据此构建EEMD-PCA-ARIMA模型。依据所提出的模型对实际大坝坝顶水平位移观测数据进行预测分析,并与实测数据和经直接去掉高频分量消噪后的ARIMA预测模型、ARIMA预测模型、BP神经网络模型预测模型进行对比分析。结果表明:此方法能够更好地获取大坝的实际变形曲线,对于大坝变形预测而言是一种有效的方法。     

基于独立分量分析的拱坝位移预测模型

在逐步回归模型中,有些分量间存在比较强的相关性,如果直接利用线性回归方法处理,就会特别容易出现病态问题,这样得到的回归模型不合理。为了解决这一问题,引入独立分量分析方法(ICA),并运用基于负熵极大化的独立性准则的快速独立分量分析方法(FastICA)分离出独立分量,建立了某拱坝的安全监测位移预测模型;同时为了表明结果准确性,利用逐步回归方法建立了逐步回归模型。结果表明:独立分量回归方法(ICR)相比逐步回归方法可以建立一个比较准确的回归模型,由于独立分量回归分析方法没有剔除不显著因子,考虑了各个因子对因变量的影响,从而更加符合实际情况。     

梅山水库大坝河床段变形监测资料分析

为分析梅山水库大坝河床坝段变形规律,定量识别各因素对河床段变形的影响,通过分析大坝10#和11#垛坝段的变形监测资料,建立回归统计模型进行拟合,再选取典型特征年(2021年)监测数据进行各分量的分离。结果表明：水库河床坝段其X向位移较小,Y向位移呈年度周期性变化;谐波因子的逐步回归模型能够较好反映变形规律,复相关系数为0.8~0.95;河床坝段的位移主要是受温度的影响。     

周公宅水库拱坝变形回归分析

针对宁波市周公宅水库大坝垂线观测资料进行了计算分析,研究了拱坝变形的一般规律,并采用逐步回归方法分析了水位、温度及时效因子对拱坝变形的影响。从统计模型、工程概况、测点布置、回归成果分析几个方面介绍并分析了各因子影响大坝位移的程度,得出了大坝位移主要受温度影响的结论。     

基于统计模型的低水头混凝土重力坝垂直位移影响因素分析

结合某混凝土重力坝实例,基于不同时期、不同仪器获得的垂直位移监测资料,建立了垂直位移统计模型,并利用Dam Data Analysis统计软件,对实测数据进行建模分析,探讨分析了坝顶垂直位移在不同监测阶段的变化规律。结果表明,对于低水头混凝土重力坝,温度分量是影响坝顶垂直位移的主要因素,水压分量和时效分量也对垂直位移有一定影响,但影响较小。研究成果可应用于大坝安全监测和管理工作中。     

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。     

基于马尔科夫链残差修正的EMD-MELM混凝土坝位移预测模型

基于经验模态分解(EMD)、改进的极限学习机(MELM)以及马尔科夫链,提出了一种新的混合模型。由于混凝土坝的变形可看成静水压力、环境温度和时间效应而产生的变形,前两者体现总变形中的周期性分量,后者体现为总变形中的趋势性分量,所以在数据预处理阶段,利用经验模态分解技术将坝体总位移序列分解为趋势分量位移和周期分量位移,选择多项式函数预测趋势分量位移,提出了一种改进的极限学习机,即均值学习机集成(MELM),采用MELM模型对周期分量进行预测。再使用马尔科夫链修正模型对两个模型的拟合残差进行修正预测,叠加各预测值得到最终预测值。在某混凝土坝的应用表明,该组合模型的拟合及预测精度明显优于传统模型,具有操作简便、预测精度高、训练速度快等优点。