【摘 要】
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在混凝土坝裂缝开度预测中得到了广泛应用的统计回归模型仍存在不足。首先,对小容量样本的观测时间序列难以建立有效的统计回归模型;其次,预测模型未能考虑残差项,而残差项包
【机 构】
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南京水利科学研究院,河海大学,华东勘测设计研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51779155).
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在混凝土坝裂缝开度预测中得到了广泛应用的统计回归模型仍存在不足。首先,对小容量样本的观测时间序列难以建立有效的统计回归模型;其次,预测模型未能考虑残差项,而残差项包含了裂缝发展演变的海量信息,为了准确预测裂缝开度还须在预测模型中纳入残差项。同时,统计回归模型的残差序列中存在混沌成分,残差项受到某种动力特性支配,故基于混沌理论对残差项进行推求,建立了统计与混沌混合预测模型。采用基于Legendre多项式的RLS(递推最小二乘法)自适应预测算法,提出了针对小容量样本观测数据时间序列的实时预测模型以及针对大容量
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