【摘 要】
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针对混凝土坝变形监测信息缺失的问题,依据同类测点空间变形上的关联性,提出了T-S模型填补方法。即:首先建立以邻近相关测点变形信息为输入、缺失测点变形信息为输出的T-S模糊模型;然后运用CFSFDP-FCM聚类算法进行模型前件辨识;最后基于交替优化的最小二乘法进行后件参数求解和缺失值填补。实例分析结果表明,该方法可有效挖掘测点间变形的关联关系,填补精度和有效性明显优于常规的反距离加权、多测点回归及BP网络填补方法,且对多测点缺失情况亦具有较好填补效果。
【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,河海大学水利水电学院,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,水利部信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(51739003),国家重点研发计划(2018YFC0407104),国家重点实验室基本科研业务费(20195025912)。
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针对混凝土坝变形监测信息缺失的问题,依据同类测点空间变形上的关联性,提出了T-S模型填补方法。即:首先建立以邻近相关测点变形信息为输入、缺失测点变形信息为输出的T-S模糊模型;然后运用CFSFDP-FCM聚类算法进行模型前件辨识;最后基于交替优化的最小二乘法进行后件参数求解和缺失值填补。实例分析结果表明,该方法可有效挖掘测点间变形的关联关系,填补精度和有效性明显优于常规的反距离加权、多测点回归及BP网络填补方法,且对多测点缺失情况亦具有较好填补效果。
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