大坝变形预报模型应用

论文摘要

为更加准确地反映出大坝变形数据的内部规律,及时对大坝稳定性和安全度做出评价并采取有效措施,选择广州市李溪拦河坝为研究对象,搜集了4#静力水准仪2015年9月—2019年3月共753组数据.选取了2015年9月—2017年12月共355组数据作为模型训练集建立模型,2018年1月—2018年12月328组数据作为模型验证集,用于评判模型性能; 2019年1月—3月70组数据作为模型测试集,用于模型测试.分别采用逐步回归分析模型和时间序列模型进行建模及验证分析.样本测试集预测结果表明,逐步回归分析模型测试集均方差为0.022、决定系数为0.951;时间序列模型测试集均方差为0.007、决定系数为0.985.表明运用时间序列模型在拟合、预测和误差分析方面优于逐步回归模型.

论文目录

• 1 大坝变形预测模型
•   1.1 逐步回归分析模型
•   1.2 时间序列模型
• 2 大坝变形预测模型对比分析
•   2.1 逐步回归分析大坝变形预测模型
•     2.1.1 水压分量δH的因子选择
•     2.1.2 温度分量δT的因子选择
•     2.1.3 时效分量δθ的因子选择
•   2.2 时间序列大坝变形预测模型
•     2.2.1 模型识别及定阶
•     2.2.2 模型参数估计及适应性检验
•   2.3 模型性能测试对比分析
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 江显群,陈武奋,邵金龙,黄钲武

关键词: 大坝变形,逐步回归分析,时间序列模型,位移预测

来源: 排灌机械工程学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 水利水电工程

单位: 珠江水利委员会珠江水利科学研究院

基金: 广州市科技计划项目(201604020049)

分类号: TV698.11

页码: 870-874+920

总页数: 6

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