【摘 要】
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准确补齐大坝位移缺失数据,对科学有效地分析大坝变形监测数据和准确可靠地评价大坝安全性态至关重要.从大坝的整体性和连贯性角度出发,构建了一种基于空间邻近点和极限学习机的大坝位移缺失数据补齐方法.同时将目标测点的空间邻近点测值和大坝变形统计模型分量作为大坝位移缺失数据的影响因子,利用输出权重优化的极限学习机算法对缺失数据进行补齐.以某碾压混凝土重力坝为例,利用基于空间邻近点和极限学习机的方法对大坝位移缺失数据补齐,同时与利用BP神经网络算法和基于大坝变形统计模型分量的补齐结果进行对比,结果表明,基于空间邻近点
【机 构】
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南京市水利规划设计院股份有限公司,江苏 南京210022;河海大学水利水电学院,江苏 南京 210098;上海勘测设计研究院有限公司,上海200335
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准确补齐大坝位移缺失数据,对科学有效地分析大坝变形监测数据和准确可靠地评价大坝安全性态至关重要.从大坝的整体性和连贯性角度出发,构建了一种基于空间邻近点和极限学习机的大坝位移缺失数据补齐方法.同时将目标测点的空间邻近点测值和大坝变形统计模型分量作为大坝位移缺失数据的影响因子,利用输出权重优化的极限学习机算法对缺失数据进行补齐.以某碾压混凝土重力坝为例,利用基于空间邻近点和极限学习机的方法对大坝位移缺失数据补齐,同时与利用BP神经网络算法和基于大坝变形统计模型分量的补齐结果进行对比,结果表明,基于空间邻近点和极限学习机的方法补齐精度更高.
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