【摘 要】
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针对大坝变形预测中非平稳非线性的数据处理问题,以及小波神经网络（WNN）在预测中无法实现自适应多分辨率分析的不足,提出一种基于经验模态分解（EMD）的小波神经网络预测模型（EMD-WN
【基金项目】
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河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2017-SJGLX665);2017年度河南省高等学校青年骨干教师培养计划项目(2017GGJS255)
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针对大坝变形预测中非平稳非线性的数据处理问题,以及小波神经网络（WNN）在预测中无法实现自适应多分辨率分析的不足,提出一种基于经验模态分解（EMD）的小波神经网络预测模型（EMD-WNN）。利用经验模态法将变形时间序列分解成具有不同物理尺度特征的变形分量,以便降低其非平稳性;然后采用游程判定法对波动程度相似的分量重构为高、中和低频3个分量,并分别对其建立WNN模型;最后叠加各预测值即为最终预测结果。算例与多元回归模型、BP神经网络模型和WNN模型对比分析表明,该算法预测精度较高,可用于大坝变形预测。
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