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基于EMD分解和ABC-RBF模型的混凝土平板坝变形监测模型
被引量:
2
1
作者
赵鲲鹏
《三峡大学学报(自然科学版)》
CAS
2015年第4期29-33,共5页
针对混凝土平板坝水平位移监测序列呈非线性以及周期性变化的特点,采用经验模态分解(EMD)的方法对混凝土平板坝水平位移监测进行分解,并采用计算信噪比最大值的方法对信号进行去噪,得到最优的去噪效果.面板坝的坝顶上下游方向水平位移...
针对混凝土平板坝水平位移监测序列呈非线性以及周期性变化的特点,采用经验模态分解(EMD)的方法对混凝土平板坝水平位移监测进行分解,并采用计算信噪比最大值的方法对信号进行去噪,得到最优的去噪效果.面板坝的坝顶上下游方向水平位移主要受上下游水位、环境温度以及时效的影响,据此建立普通RBF和ABC-RBF神经网络模型,并对混凝土平板坝上下游方向水平位移进行预测,对比两种模型预测样本的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)以及负相关系数(R).结果表明,ABC-RBF神经网络模型预测效果较好,误差比较小,该方法为分析混凝土平板坝工作性态和安全监测及预测提供一种新的方法.
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关键词
混凝土平板坝
水平位移
经验模态分解
ABC-RBF神经网络
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职称材料
题名
基于EMD分解和ABC-RBF模型的混凝土平板坝变形监测模型
被引量:
2
1
作者
赵鲲鹏
机构
河海大学水利水电学院
出处
《三峡大学学报(自然科学版)》
CAS
2015年第4期29-33,共5页
基金
淮安市水利院士工作站资助
国家自然科学基金项目(51279052
+3 种基金
51209077)
江苏省杰出青年基金项目(BK20140039
BK2012036)
江苏省"333高层次人才培养工程"(2017-B08037)
文摘
针对混凝土平板坝水平位移监测序列呈非线性以及周期性变化的特点,采用经验模态分解(EMD)的方法对混凝土平板坝水平位移监测进行分解,并采用计算信噪比最大值的方法对信号进行去噪,得到最优的去噪效果.面板坝的坝顶上下游方向水平位移主要受上下游水位、环境温度以及时效的影响,据此建立普通RBF和ABC-RBF神经网络模型,并对混凝土平板坝上下游方向水平位移进行预测,对比两种模型预测样本的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)以及负相关系数(R).结果表明,ABC-RBF神经网络模型预测效果较好,误差比较小,该方法为分析混凝土平板坝工作性态和安全监测及预测提供一种新的方法.
关键词
混凝土平板坝
水平位移
经验模态分解
ABC-RBF神经网络
Keywords
concrete slab dam
horizontal displacement
empirical mode decomposition(EMD)
abc-rbfneuralnetwork
分类号
TV642 [水利工程—水利水电工程]
TV698.1 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD分解和ABC-RBF模型的混凝土平板坝变形监测模型
赵鲲鹏
《三峡大学学报(自然科学版)》
CAS
2015
2
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职称材料
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参考文献
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