【摘 要】
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针对传统模型对脉动时间序列的预测效果较差的情况,结合经验模态分解（EMD）、相关向量机（RVM）理论以及改进粒子群算法（IPSO）的优点,提出一种基于EMD分解法的大坝变形预测模型。首先
【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,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,河海大学水利水电学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51479054）,国家自然科学基金项目（51579085）,国家自然科学基金项目（41323001）, 江苏省2015年度普通高校研究生科研创新计划项目（KYZZ15-0140,KYZZ15-0138）
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针对传统模型对脉动时间序列的预测效果较差的情况,结合经验模态分解（EMD）、相关向量机（RVM）理论以及改进粒子群算法（IPSO）的优点,提出一种基于EMD分解法的大坝变形预测模型。首先利用EMD分解法对大坝变形时间序列进行分解和重构,使非平稳的大坝变形时间序列平稳化,再以RVM理论为基础进行预测,核函数选用高斯核函数,并采用改进粒子群算法（IPSO）进行寻优,最终建立EMD-RVM（IPSO）大坝变形预测模型。通过实例计算得到,SVM、RVM和EMDRVM（IPSO）三种模型的平均残差分别为5.29 m
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