摘要
针对传统统计模型分析大坝位移监测资料中合理删选自变量问题,以陈村重力拱坝为例,基于偏最小二乘法建模原理,采取逐步回归法筛选变量,构建了逐步回归-PLS模型。实例应用结果表明,该模型简单、有效减少了自变量个数、提高了回归模型的精度和线性显著性。
It is difficult for the traditional statistical model to select variable in analysis of dam displacement monitoring data.Taking the Chencun gravity arch dam for an example,based on the partial least-squares method,this article applies the stepwise regression method to filter variables and establishes a stepwise regression PLS model for dam displacement monitoring.A project example shows that this method reduces the number of independent variables effectively,and it makes the model simple and improves the linear significance and precision of the regression method.
出处
《水电能源科学》
北大核心
2011年第4期81-82,188,共3页
Water Resources and Power
基金
国家自然科学基金资助项目(51079046
50909041
50809025
50879024)
国家科技支撑计划课题基金资助项目(2006BAC14B03
2008BAB29B03)
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室专项基金资助项目(2009586012
2010585212)
中国水电工程顾问集团公司科技基金资助项目(CHC-KJ-2007-02)
江苏省普通高校研究生科研创新计划基金资助项目(CX09B_163Z)
关键词
逐步回归法
偏最小二乘法
大坝位移监控
变量筛选
stepwise regression
partial least-squares method
dam displacement monitoring
variable selection
