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基于SWT和SVR的重力坝变形预测研究
摘要：变形是重力坝安全状况的最直接反映，应用合理的变形预测模型可以对重力坝工作性态进行准确的监控及预警。利用Hampel滤波剔除原始变形信号粗差，通过平稳小波变换（SWT）获取变形信号多尺度分量，对比分析了不同阈值函数及阈值确定方法的去噪效果。针对预处理后数据及原始数据，分别采用逐步回归分析、BP神经网络和支持向量回归（SVR）建立变形预测模型，对比分析了各模型的预测效果。