基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型

• 作者: 戴波 陈波
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 混沌 小波分析 RBF神经网络 预测模型 大坝安全监测
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 运行管理
• 页码范围: 80-85
• 页数: 6页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 4429字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2016.02.018

摘要

本文结合混沌理论、小波分解与重构,以及径向基函数(RBF)神经网络的优点,提出了一种基于混沌的大坝监测序列小波RBF神经网络预测模型.该模型主要利用小波分析将大坝监测序列分解为趋势项和细节时间序列,并利用RBF神经网络和基于RBF神经网络的混沌理论对两种时间序列进行预测,最后通过小波重构得到预测值.实例分析表明,本模型能够克服监测序列中的噪声干扰,反映大坝监测序列的多尺度特性,对监测数据的预测精度较高,可应用于实际工程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈波	河海大学水利水电学院	28	365	11.0	19.0
7	戴波	河海大学水利水电学院	9	48	4.0	6.0