基于EMD-RVM-Arima的大坝变形预测模型及其应用

• 作者: 刘永涛 包腾飞 曹恩华 李慧
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝变形 预测精度 Arima EMD分解法 RVM模型
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 水工建筑
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 3599字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2018.12.008

摘要

由于大坝变形监测数据为非平稳、非线性的时间序列,因此采用经验模态分解法(EMD)、相关向量机理论(RVM)以及Arima误差修正模型对大坝变形监测数据进行分析预测.首先利用EMD分解法对原始时间序列进行分解和重构,使原始序列平稳化,得到若干本征模态函数(IMF)以及残差序列,再以RVM预测模型对上述结果进行分析预测,最后利用Arima误差修正模型对预测残差进行误差修正,从而建立了以RVM为基础预测模型的EMD-RVM-Arima大坝变形预测模型.以某双曲拱坝为例,采用该模型对其变形监测数据进行分析预测,得到的平均残差为2.89 mm,同时计算出SVM、RVM法的平均残差为11.62 mm、9.30 mm.可以看出,EMD-RVM-Arima模型大大提高了预测精度,该模型在大坝变形预测中具有可行性.