针对传统回归模型监测的精度不足,将高斯过程回归方法引入大坝安全监测领域,采用正弦平方核(Exp Sine Squared kernel)函数进行高斯过程回归分析,通过对小浪底水利枢纽坝顶某监测点历史观测数据构建高斯过程回归(GPR)模型,进行GPR建模,...针对传统回归模型监测的精度不足,将高斯过程回归方法引入大坝安全监测领域,采用正弦平方核(Exp Sine Squared kernel)函数进行高斯过程回归分析,通过对小浪底水利枢纽坝顶某监测点历史观测数据构建高斯过程回归(GPR)模型,进行GPR建模,对其后八期位移进行预测,并进行可视化图表输出并加以分析。结果表明,GPR模型预测精度在一定程度上优于其他回归模型。展开更多
文摘针对传统回归模型监测的精度不足,将高斯过程回归方法引入大坝安全监测领域,采用正弦平方核(Exp Sine Squared kernel)函数进行高斯过程回归分析,通过对小浪底水利枢纽坝顶某监测点历史观测数据构建高斯过程回归(GPR)模型,进行GPR建模,对其后八期位移进行预测,并进行可视化图表输出并加以分析。结果表明,GPR模型预测精度在一定程度上优于其他回归模型。
