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1.
偏最小二乘回归在渗流监控模型中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在渗流监控指标中,库水位之间、库水位与降雨之间存在严重的相关性.利用普通多元线性回归建立渗流监控模型中,监控指标之间存在的多重相关性影响参数估计,扩大模型误差,破坏模型的稳健性.为了克服多重相关性对模型的干扰,引入了能辨别系统信息与噪声的偏最小二乘回归,并编制了程序.算例分析表明,偏最小二乘回归模型所分离出的各个影响分量能对大坝实测变量的变化作出合理的物理成因解释,而且偏最小二乘回归模型的预测能力也远优于普通最小二乘回归模型,前者的预测误差平方和约只有后者的二十分之一. 相似文献
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提出了一种基于云理论与神经网络混合集成的模型,该模型能够利用神经网络的自学习自适应能力对云参数进行调整和优化,使得该模型在知识推理过程中更具有说服力。针对某土石坝渗流观测资料建立了云神经网络预报模型,其预报精度优于常规的统计回归模型。 相似文献
8.
大坝安全监测评价系统以Access数据库为软件系统基础,应用VS2005中集成的图形开发组件GDI+完成图形操作,通过VS2005中的Office实现报表制作,建立了监控模型以及评价模型。给出了采用混合编程方法的遗传神经网络和粒子群神经网络模型在大坝安全监测评价系统中的具体实现过程,该开发方案的复杂算法交由MATLAB处理,人机交互界面由vb.net开发,提高了编程效率、缩短了开发时间。 相似文献
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用特解边界元法研究地基弹性和裂缝对重力坝动力特性的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
本文研究动力问题的特解边界元法,给出了理论推导,并用该法分析了重力坝坝踵水平裂缝及其地基弹性和坝高对坝体自振特性的影响,并将特解边界元法推广应用到两个区域问题,同时得到了一些有益的结论。 相似文献