【摘 要】
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基于极限学习机(ELM)构建的大坝变形预测模型易受连接权值、隐含层阈值及隐含层节点数影响,为获取更优的形变预测值,并改善模型预测可靠性,构建一种基于EMD-PSO-ELM算法,考虑
【机 构】
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贵州大学矿业学院,中国电建贵阳勘测设计研究院工程科研院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41701464),贵州省科技厅联合资助项目(黔科合LH字[2014]7646),贵州省科学技术基础研究计划项目(黔科合基础[2017]1054)
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基于极限学习机(ELM)构建的大坝变形预测模型易受连接权值、隐含层阈值及隐含层节点数影响,为获取更优的形变预测值,并改善模型预测可靠性,构建一种基于EMD-PSO-ELM算法,考虑时效、温度、水位等多因素的大坝变形预测模型。该模型首先从时频分析出发,利用经验模态分解(EMD)将变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量;然后利用PSO-ELM模型解求形变预测值,重构获得大坝形变趋势。实验结果表明,融合时效、温度、水位等多因素的EMD-PSO-ELM大坝变形预测模型残差均方根误差为1.83mm,平均绝对误差为
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