基于KICA-RVM的大坝缺失监测数据插值方法

• 作者: 杨杰 王娟 程琳
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 关键词: 大坝安全监测 核独立分量分析 相关向量机 插值方法
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 岩土工程
• 页码范围: 197-201
• 页数: 5页
• 分类号: TV698.1|TV222.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.11705/j.issn.1672-643X.2017.01.35

摘要

监测数据的缺失会给大坝的健康监控带来困难,因此,需要采用科学合理的插补方法对缺失数据进行插补,从而获取完整可靠的监测数据.根据测点的空间相关性,本文提出一种基于核独立分量分析(KICA)和关联向量机(RVM)相结合的大坝缺失监测数据插值方法.KICA-RVM采用KICA对原始自变量进行非线性变换并提取独立分量,形成特征自变量,通过特征值谱分析确定最佳特征变量个数,消除冗余信息干扰;采用RVM对KICA变换后的样本数据进行回归建模,从而获得强非线性表达能力且性能良好的模型.通过对某工程大坝监测资料进行分析,结果表明该插值方法具有良好的插值精度及稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨杰	西安理工大学水利水电学院	62	632	12.0	24.0
2	王娟	西安理工大学水利水电学院	12	72	5.0	8.0
3	程琳	西安理工大学水利水电学院	21	42	4.0	5.0