基于集合经验模态分解和自回归滑动平均的某碾压混凝土重力坝变形预测模型及应用

• 作者: 兰石发 孔庆梅 张秀山 梁嘉琛 赵二峰
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝 变形 预测 集合经验模态分解 自回归滑动平均
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 大坝安全与监测
• 页码范围: 68-70,67
• 页数: 4页
• 分类号: TV698.1
• 语种: 中文

摘要

为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型.首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的本征模态函数,然后分析各分量特征并分别建立自回归滑动平均模型,选择各自适合的最优模型参数,最后叠加各分量的预测结果作为最终的变形预测结果.分析结果表明,相较单一预测模型,结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的组合预测模型的预测精度更高.