【摘 要】
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大坝观测资料的分析是掌握大坝运行性态的重要手段,是判断大坝安危的科学依据。因此对大坝观测资料做出及时、合理、有效的分析是大坝安全监控的重要工作之一。回归模型作为大
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大坝观测资料的分析是掌握大坝运行性态的重要手段,是判断大坝安危的科学依据。因此对大坝观测资料做出及时、合理、有效的分析是大坝安全监控的重要工作之一。回归模型作为大坝变形监测资料分析的常用方法,有着成熟的理论和方法。该模型方法简单方便,不需要进行十分复杂的计算,且效果良好,预报周期长,最重要的是回归模型还能很好对变形原因进行解释。但是回归模型在数据处理过程中,只考虑模型因变量的观测误差,并不考虑模型自变量的观测误差,容易造成模型失真。本文针对回归模型的局限性引入自变量含有误差的改进模型,即EV模型(Errors-in-Variables模型)。在初步研究EV模型基本理论的基础上,探讨了其参数估计方法,同时研究了EV模型在大坝变形监测数据处理中的应用。本文的主要研究内容有:1.结合回归模型的基本理论,对EV模型的基本理论及其特点进行研究,详细分析了EV模型与回归模型的区别与联系,探讨了EV模型的分类以及参数估计的必要条件。2.研究了非线性EV模型的参数估计方法,给出了Fisher算法及其改进算法,探讨了一种可分量变量模型的易于实现的HEIV算法,并分析了这些参数估计方法的局限性和应用范围。3.对青铜峡大坝的变形监测数据建立非线性EV模型进行处理,研究了模型误差协方差阵的解决方法,探讨了基于实用的改进的EV模型,并详细分析了EV模型和回归模型在建模精度和预报精度上的差异,验证了EV模型的有效性和优越性。4.在回归诊断理论基础上研究了EV模型的统计诊断方法,并结合青铜峡大坝监测数据实例,探讨了EV模型统计诊断方法在监测数据异常值探测上的应用效果。
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