大坝变形监测统计模型与混沌优化ELM组合模型

• 作者: 何启 戴波
• 来源期刊: 水利水运工程学报
• 关键词: 大坝位移 大坝变形监测 统计模型 混沌 极限学习机
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 页码范围: 9-15
• 页数: 7页
• 分类号: TV698
• 语种: 中文
• DOI: 10.16198/j.cnki.1009-640X.2016.06.002

摘要

变形是反映大坝动态演化的重要效应量。为了提升统计模型预测能力，借助极限学习机（ ELM）处理非线性问题的优势，对大坝位移的统计模型残差进行数据挖掘。而极限学习机欠缺对混沌动力特性的考虑，为了解决这个问题，采用混沌理论对统计模型残差进行了混沌动力学特性分析，揭示其混沌特性，并据此重构相空间，从而为混沌优化极限学习机提供先验知识。基于统计模型，结合极限学习机和混沌理论的优点，建立统计模型与混沌优化ELM的组合模型。将该组合模型应用于工程实例，由多个定量评估指标对模型进行性能评价，结果表明，组合模型建模合理，预测精度高于统计模型、统计模型与混沌优化BP神经网络组成的组合模型，在大坝变形监测中具有一定的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴波	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	9	48	4.0	6.0
5	何启	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	4	15	2.0	3.0