大坝变形的去噪傅里叶模型预测

论文摘要

针对大坝变形预测中非平稳性且含噪声的数据处理问题,该文提出一种基于剔除含噪声信号的大坝变形傅里叶(Fourier)预测新算法。首先利用经验模态分解(EMD)法将变形时间序列分解成具有不同尺度特征的固有模态函数(IMF)分量,并计算出各分量与原始信号的相关系数;然后根据相关系数剔除含噪声的IMF分量,并采用游程判定法对剩余的波动程度相似或相同的分量进行信号重构;最后利用傅里叶函数对重构后的分量进行曲线拟合,并据此构建大坝变形预测模型,对出现的模型系数采用最小二乘算法求解。经算例验证,并与GM(1,1)、BP神经网络和傅里叶模型对比分析,结果表明该文算法预测精度较高,可用于大坝的变形预测。

论文目录

• 0 引言
• 1 基于去噪的傅里叶模型预测大坝变形
•   1.1 EMD原理
•   1.2 傅里叶级数原理
•   1.3 游程判定法重构原理
•   1.4 相关系数的计算
•   1.5 模型预测及流程
•   1.6 精度评定
• 2 算例分析
•   2.1 实验数据获取及分析
•   2.2 模型建立及预测
•     2.2.1 中频分量曲线拟合
•     2.2.2 低频分量曲线拟合
•     2.2.3 剔除含噪声信号的傅里叶预测模型
• 3 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨庆,任超

关键词: 大坝变形,经验模态分解,傅里叶函数,最小二乘算法,傅里叶预测新算法

来源: 测绘科学 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 水利水电工程

单位: 桂林理工大学测绘地理信息学院,广西空间信息与测绘重点实验室

基金: 国家自然科学基金地区科学基金项目(41461089),广西科技厅自然科学基金项目(2014GXNSFAA118288),广西空间信息与测绘重点实验室项目(16-380-25-22)

分类号: TV698.11

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.02.025

页码: 158-163

总页数: 6

文件大小: 245K

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