本文關(guān)鍵詞： 混沌 小波分析 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)模型 大壩安全監(jiān)測(cè)　出處：《水利水電技術(shù)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文結(jié)合混沌理論、小波分解與重構(gòu),以及徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),提出了一種基于混沌的大壩監(jiān)測(cè)序列小波RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。該模型主要利用小波分析將大壩監(jiān)測(cè)序列分解為趨勢(shì)項(xiàng)和細(xì)節(jié)時(shí)間序列,并利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌理論對(duì)兩種時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè),最后通過小波重構(gòu)得到預(yù)測(cè)值。實(shí)例分析表明,本模型能夠克服監(jiān)測(cè)序列中的噪聲干擾,反映大壩監(jiān)測(cè)序列的多尺度特性,對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)精度較高,可應(yīng)用于實(shí)際工程。
[Abstract]:This paper combines the advantages of chaos theory, wavelet decomposition and reconstruction, and radial basis function (RBF) neural network. A prediction model based on chaotic wavelet RBF neural network for dam monitoring sequence is proposed, in which the dam monitoring sequence is decomposed into trend term and detailed time series by wavelet analysis. RBF neural network and chaos theory based on RBF neural network are used to predict two kinds of time series. Finally, the predicted value is obtained by wavelet reconstruction. The model can overcome the noise interference in the monitoring sequence and reflect the multi-scale characteristics of the dam monitoring sequence. The prediction accuracy of the monitoring data is high, and it can be used in practical engineering.
【作者單位】： 河海大學(xué)水利水電學(xué)院;河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;水利部土石壩破壞機(jī)理與防控技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(51139001) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(20130094110010) 水利部土石壩破壞機(jī)理與防控技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(YK914002)
【分類號(hào)】：TV698.1
【正文快照】： 1研究背景大壩監(jiān)測(cè)效應(yīng)量的準(zhǔn)確預(yù)報(bào)對(duì)水工建筑物的設(shè)計(jì)、施工和運(yùn)行有著重要意義。由于大壩安全監(jiān)測(cè)量(如變形、應(yīng)力、應(yīng)變、溫度、揚(yáng)壓力等)除受到庫(kù)水壓力作用外,還受到溫度、滲流、施工、地基、時(shí)效等因素的影響,使得大壩自身成為一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng)[1]。研究表明,

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