【摘 要】
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大坝是复杂的变形系统,其变形表现为动态非线性,也存在混沌现象。为充分利用大坝变形监测位移时间序列,实现位移单变量情况下的准确预测,提出了一种小波和混沌神经网络预测新
【机 构】
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广西空间信息与测绘重点实验室,桂林理工大学测绘地理信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41461089,41541032);广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(桂科能1638025-26,163802515,151400720);广西高校科学技术研究项目(KY2015YB126);广西研究生教育创新计划项目(YCSW2017155)
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大坝是复杂的变形系统,其变形表现为动态非线性,也存在混沌现象。为充分利用大坝变形监测位移时间序列,实现位移单变量情况下的准确预测,提出了一种小波和混沌神经网络预测新方法,首先对大坝位移变形监测数据进行小波分解,其次对分解后的平滑信号进行傅里叶函数拟合预测,再对细节信号进行软阈值去噪和混沌神经网络预测,最后将预测信号进行小波重构。通过工程实例对比分析了小波和混沌神经网络预测新方法、神经网络模型、多元回归模型在大坝位移变形预测中的精度。结果表明,小波和混沌神经网络预测方法的预测精度最高,可以应用于大坝变形预测
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