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基于相关向量机(RVM)本身泛化能力优良,对解决高维数的非线性问题效果明显的优点,将相关向量机应用于大坝安全监控中,采用一种改进的粒子群算法(APPSO)对核函数进行寻优,同时利用马尔科夫链处理模型残差以提高模型的拟合预测精度,进而建立RVM-MC监控模型。实例应用结果表明,与标准RVM模型相比,RVM-MC模型精度和泛化能力均有了显著提高。 相似文献
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鉴于大坝变形监测资料分析是大坝结构性态安全评价与预报的重要手段,针对单测点模型存在的缺点,建立了既考虑坝体不同方向的位移又考虑空间多个测点分布的多测点多方向位移模型,并利用BP神经网络较强的非线性映射能力,直接选取了对大坝变形有较大影响的自变量因子,解决了在建立大坝多测点多方向传统模型时自变量因子数众多、计算工作量大等问题。实例应用结果表明,多测点多方向BP网络模型可反映大坝变形的分布及变化规律,可见采用BP神经网络建立大坝多测点多方向变形监测模型具有可行性和有效性。 相似文献
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针对传统灰色GM(1,1)模型的缺陷,以陈村大坝为例,根据最小二乘原理提出了以GM(1,1)的一次累加生成建模序列所有分量的拟合误差平方和最小为约束条件,求得新灰色GM(1,1)预测模型的最优初始值,改进了原GM(1,1)模型的背景值及灰度值,并与传统GM(1,1)模型做了比较.数值仿真结果表明,新模型精度较高,预测效... 相似文献
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改进灰色模型在电力负荷预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
李颖峰 《电网与水力发电进展》2009,25(3):10-11
灰色GM(1,1)模型是一种较有效的负荷预测模型,然而由于电力负荷具有多样性,导致对某些变化规律的负荷预测误差较大,精度不能满足要求,在实际应用中具有一定的局限陛。对灰色GM(1,1)模型进行必要的改进,利用等维新信息递推模型进行负荷预测,通过实例分析表明,可提高预测的精度。 相似文献
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鉴于传统裂缝监控指标拟定方法利用原始监测数据时存在一定的局限性,采用卡尔曼滤波对原始监测数据进行降噪处理,并通过云模型的正、逆向云发生器产生监测数据的期望、熵、超熵等数字特征,利用这些数字特征计算定量的转换值,从而实现定量—定性—定量的转换,进而确定安全监控指标。对某大坝下游面105m高程#18坝块水平裂缝监测序列的拟定结果表明,利用云模型进行安全监控指标拟定符合客观规律,且较传统的典型小概率法更具优势。 相似文献
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基于逐步回归分析—马尔可夫链模型的大坝变形预测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对预测大坝变形准确性难度较大的问题,综合逐步回归分析和马尔可夫链的优点,采用逐步回归分析法对大坝原型观测资料进行分析,得到回归模型,并判别回归方程的有效性和精度,同时利用马尔可夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过划分残差状态、修正实测值与逐步回归模型拟合值的绝对误差与相对误差,建立了大坝变形预测的逐步回归分析—马尔可夫链预测模型(SRA-MC)。实例应用结果表明,模型的拟合值与实测值吻合良好,预测效果好,可见逐步回归分析—马尔可夫链模型在进行大坝变形预测时具有有效性,可应用于大坝变形预测分析及大坝安全监控预警中。 相似文献
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针对径向基神经网络(RBFNN)预报模型的不足,提出了一种基于马尔科夫链修正的RBFNN预报模型,以RBFNN模型的预测结果为基准,利用马尔科夫链进行误差修正,进而显著提高模型的预报精度。以某碾压混凝土重力坝的变形监测为例,建立大坝变形预报模型,并将其结果与单一的RBFNN模型的预报结果做了对比,结果表明,基于马尔科夫链修正的RBFNN预报模型精度更高,结果更符合实际。 相似文献