基于LMD与样本熵的多尺度大坝变形预测

• 作者: 周世健 张立亭 张豪 罗亦泳
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: 局域均值分解 样本熵 高斯过程 变形预测
• 年，卷（期）: 2015,（16）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: TV698
• 字数: 3921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16232/j.cnki.1001-4179.2015.16.016

摘要

针对大坝变形数据的多尺度特征，将局域均值分解、样本熵及高斯过程算法应用于大坝变形预测中，提出了多尺度大坝变形预测新模型。首先利用局域均值分解算法对变形数据进行多尺度分析，挖掘变形数据隐含的信息，随后根据各变形分量特征，构建基于高斯过程的多尺度大坝变形预测模型，并利用样本熵对模型进行简化。通过实例分析，证实该大坝变形预测新方法精度高于BP网络和最小二乘支持向量机模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张立亭	东华理工大学测绘工程学院	99	900	16.0	25.0
2	张豪	浙江工业大学建筑工程学院	39	255	8.0	14.0
3	周世健		51	503	12.0	21.0
4	罗亦泳	东华理工大学测绘工程学院	45	335	10.0	16.0