最优加权组合预测模型在大坝变形监测中的应用

• 作者: 刘佳 廖铖 张吉艳 涂小龙 蔡德所 郭雅男
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 最优加权组合模型 大坝安全监测 线性回归 时间序列 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 水利管理
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 分类号: TV698
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2016.10.020

摘要

探讨最优的大坝变形预测模型,为大坝安全运行提供依据.建立基于多元线性回归、时间序列、BP神经网络3个单项模型的一般组合及最优加权组合预测模型.并采用相关性系数、均方根误差对各模型预测精度进行检验.通过对水布垭面板堆石坝坝体沉降进行预测,其结果表明BP神经网络模型和最优加权组合模型的预测精度都比较高,均适用于该工程的变形预测,尤其是ARMA-BP加权组合预测模型,计算便捷,预测精度较高,可供同类工程借鉴使用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡德所	三峡大学水利与环境学院	82	794	15.0	24.0
2	刘佳	三峡大学经济与管理学院	16	62	5.0	7.0
3	廖铖	三峡大学水利与环境学院	4	25	3.0	4.0
4	张吉艳	三峡大学水利与环境学院	3	11	2.0	3.0
5	郭雅男	三峡大学研究生院	1	3	1.0	1.0
6	涂小龙	三峡大学水利与环境学院	2	4	1.0	2.0