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基于递阶偏最小二乘回归的数据分析 总被引:1,自引:0,他引:1
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和大坝观测数据分析中因变量较多的特征,引进递阶偏最小二乘法,对大坝安全监测变量及其影响因子进行递阶偏最小二乘回归分析,将建模预测分析方法通过递阶分层处理,可同时实现回归建模和数据结构简化,所建立的大坝安全监控模型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,递阶偏最小二乘回归模型能有效克服由于各类因子变量间的多重共线性和因子变量数目较多而对模型拟合精度及其预测能力的影响,相对于传统回归模型有更好的解释能力,因而具有一定的实用价值. 相似文献
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基于PLSR的静态灰色模型在大坝安全监控中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
本文将偏最小二乘回归运用到静态灰色模型中,消除了因子间多重共线性的影响,建立了一种新型的大坝安全监控模型,并对黑河水库的应变资料进行了分析。研究分析表明,基于偏最小二乘回归的静态灰色模型优于传统的静态灰色模型,这为大坝安全监控提供了一种新的思路和研究方法。 相似文献
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《河南水利与南水北调》2015,(8)
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。 相似文献
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采用偏最小二乘回归法,对鸭子荡水库的渗流资料进行分析,建立了渗流偏最小二乘回归统计模型。通过对各因子重要性和时效因子的分析,表明偏最小二乘回归法能有效地消除因子间多重共线性的影响,成功地分离出各个分量,对了解大坝的运行状态具有重要的意义。 相似文献
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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. 相似文献
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主成分回归分析在大坝安全监测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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利用混合蛙跳算法的优化特点,将大坝安全监控统计模型的求解转换为多目标函数的优化问题;引入调整系数修正回归因子,考虑调整系数与回归因子之间的协调关系,利用混合蛙跳算法同步确定调整系数和回归系数,建立基于混合蛙跳算法的混凝土坝加权变形预报模型。工程算例应用结果表明,该模型具有较优的中长期预报能力,可提高大坝安全监控统计模型的预报精度,在大坝安全监控领域具有一定的工程应用意义。 相似文献
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土石坝渗流监测资料分析的逐步回归分析方法 总被引:3,自引:2,他引:1
通过对某土石坝测压管监测资料的分析,介绍了逐步回归方法应用于土石坝渗流监测资料分析的原理、步骤,以及变量的选取等问题.结果表明,逐步回归是渗流资料分析的一种有效方法,回归结果能基本反映土石坝渗流的主要影响因素,回归计算值与实测资料吻合较好. 相似文献
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为了提高PLS大坝监控模型的可解释性,引入一种数据预处理方法——正交信号修正(OSC)法,对原始自变量进行预处理,去除和因变量无关的信号,再建立PLS监控模型。实例分析表明,OSC-PLS法只需要1个主成分就可以建立监控模型,与PLS模型相比,该模型的回归系数具有明确的物理意义,因子的重要性指标更合理。因此,OSC-PLS大坝安全监控模型结构更简单,解释性更好,具有一定的推广价值。 相似文献
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混沌时间序列的伏尔托拉滤波器在大坝监测分析中的应用 总被引:6,自引:1,他引:5
基于混沌动力系统相空间的重构,对大坝变形回归模型的残差序列采用二阶伏尔托拉(Volterra)滤波器建立模型,将回归模型与Volterra滤波器模型相结合,进行大坝变形观测数据的拟合与预报。应用实例表明,应用二阶Volterra滤波器对具有混沌成分的回归模型残差时序列进行分析,可以有效地提高拟合精度和预报精度。 相似文献
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变权组合预测模型在大坝安全监测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
简要介绍了组合预测模型的基本原理,该模型改进了单一模型考虑因素的片面性,但常规的组合预测模型的权系数是固定的。考虑到各种模型的预测精度的变化,以及大坝安全监测数据存在的突变、时效等因素,固定权系数的组合预测模型有待进一步改进。文中提出了变权系数组合预测模型,并将其用于实际的大坝安全监测工程。结果表明,变权组合预测模型的预报精度高于其他模型。是一种值得推广的方法。 相似文献
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常规大坝安全监控统计模型未能分别针对监测序列值内系统信号和随机信号特点进行模拟,故预报精度存在一定的提升空间。基于小波分解技术,利用监测序列值信号频率特征分离出系统信号与随机信号,并结合逐步回归与支持向量机(SVM)对不同信号的处理优势,在引入网格寻优与交叉验证确定SVM敏感参数的基础上,提出了一种基于多元统计结合小波分解和支持向量机的大坝位移监控模型,同时编制了其相应的计算程序。工程算例表明,该模型较常规模型能够同时考虑监测序列中的系统信号和随机信号,并且具有较强的模型寻优能力和更高的预报精度,从而验证了所建模型的有效性,该方法亦可推广应用于高边坡及大坝其他预警指标的监控。 相似文献
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Deformation prediction model of concrete face rockfill dams based on an improved random forest model
The unique structure and complex deformation characteristics of concrete face rockfill dams (CFRDs) create safety monitoring challenges. This study developed an improved random forest (IRF) model for dam health monitoring modeling by replacing the decision tree in the random forest (RF) model with a novel M5' model tree algorithm. The factors affecting dam deformation were preliminarily selected using the statistical model, and the grey relational degree theory was utilized to reduce the dimensions of model input variables. Finally, a deformation prediction model of CFRDs was established using the IRF model. The ten-fold cross-validation method was used to quantitatively analyze the parameters affecting the IRF algorithm. The performance of the established model was verified using data from three specific measurement points on the Jishixia dam and compared with other dam deformation prediction models. At point ES-10, the performance evaluation indices of the IRF model were superior to those of the M5' model tree and RF models and the classical support vector regression (SVR) and back propagation (BP) neural network models, indicating the satisfactory performance of the IRF model. The IRF model also outperformed the SVR and BP models in settlement prediction at points ES2-8 and ES4-10, demonstrating its strong anti-interference and generalization capabilities. This study has developed a novel method for forecasting and analyzing dam settlements with practical significance. Moreover, the established IRF model can also provide guidance for modeling health monitoring of other structures. 相似文献