【摘 要】
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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
【基金项目】
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淮安市水利院士工作站资助, 国家自然科学基金项目（51279052,51209077）, 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）
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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,
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