基于多种信号分解的台风风速多步预测

针对台风风速多步预测中用到的信号分解方法开展对比研究。首先,列举8种典型信号分解方法的特点;其次,基于不同信号分解方法建立经粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)优化的最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,简称LSSVM)预测模型;最后,采用某大跨桥梁主塔位置和沿海某高层建筑楼顶处的两组台风实测风速序列进行多步提前预测研究。对两组试验的预测结果进行分析,发现基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)的PSO-LSSVM模型具有最佳预测效果。

复杂山区铁路大跨桥梁施工大风监测预警技术

为保障复杂山区铁路桥梁施工过程中的抗风安全,以郑万高铁大宁河大桥为工程背景,建立适用于工程推广应用的局地大风预警系统。首先,在桥址处代表性的观测位置安装风速监测设备,并对风速监测序列中的异常值进行判别与订正;其次,基于历史观测数据,建立基于ARIMA-GARCH模型的风速超前预测方法;最后,介绍用于桥梁施工期大风预警系统的架构以及预警策略。研究结果表明:大风预警系统具有计算效率高、运行稳定、预警准确等优点,可为桥梁施工过程防灾减灾提供可靠的参考依据。