【摘 要】
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通过建立大坝位移与水位、温度、时间相关关系的多因子统计模型,拟合和预测大坝位移变化过程,是大坝原型监测资料分析和安全监控的重要内容.为提升传统大坝位移统计模型的预
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098
【出 处】
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全国大坝安全监测技术信息网第八届全网大会暨2015年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
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通过建立大坝位移与水位、温度、时间相关关系的多因子统计模型,拟合和预测大坝位移变化过程,是大坝原型监测资料分析和安全监控的重要内容.为提升传统大坝位移统计模型的预测能力,引入蛙跳算法、卡尔曼滤波等,在最小二乘法计算得到统计模型回归系数的基础上,添加调节系数,使用蛙跳算法对回归系数进行优化;进而运用卡尔曼滤波法,将回归系数作为状态方程的状态向量,使得预测模型能够实时反映监测数据的变化.工程算例计算结果表明,该组合优化方法能够有效提高统计模型的预测精度,可应用于大坝位移预测中.
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