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大坝安全监控统计模型研究

为满足大坝安全监测的需要,本文在全面总结归纳前人在统计模型研究成果的基础上,针对最小二乘回归方法存在的不足,以偏最小二乘回归方法、Kalman滤波技术和神经网络理论为依据,提出了大坝安全监控的偏最小二乘回归统计模型,Kalman滤波回归统计模型,BP神经网络模型及RBF神经网络模型,并以工程实测资料的计算详细比较了各种模型的性能。此项研究工作不仅对工程实践有着重要的实用价值,而且对提高我国大坝安全管理水平有着重要意义。论文主要研究内容及成果如下:(1) 全面系统地分析了最小二乘回归方法在现行统计模型建模过程中存在的问题,指出因子间严重地多重相关性是造成最小二乘回归模型结构不稳定和解释性变差的根本原因。为此,依据偏最小二乘回归方法的理论,以统计模型的建模为应用目标,首次提出了偏最小二乘回归统计模型。研究分析表明,该模型能有效克服因子间严重的多重相关性,从而得到结构稳定及解释性增强的统计模型。经工程实测资料的验算并与最小二乘回归模型  (本文共173页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉理工大学
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基于在线监测数据的重力坝安全监控与健康诊断研究

本文以水口水电站混凝土重力坝在线监测信息为研究对象,针对水口混凝土重力坝的变形、渗流、水压、温度、降水等在线监测数据,采用传统监控模型中的统计模型分别建立了大坝变形监控统计模型、大坝渗流监控统计模型,研究了大坝变形和渗流的变化规律和主要影响因素;采用典型小概率法,确定了运行期水口水电站混凝土重力坝变形、渗流安全监控指标结果;基于决策试验与评价实验室(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory,简称DEMATEL)和层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)理论,分别提出了基于AHP的健康诊断模型和基于AHP-DEMATEL的健康诊断模型,利用水口水电站大坝的相关设计施工文件、在线信息、运行管理方案等,采用基于AHP和AHP-DEMATEL两种健康诊断模型,对水口水电站运行期大坝性态进行健康诊断,并根据两种模型的指标权重分配和健康诊断结果确定其...  (本文共79页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安理工大学
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基于Kalman滤波的大坝监控统计模型研究

为满足大坝安全监测的需要,本文在总结归纳前人在统计模型研究成果的基础上,针对最小二乘回归方法需要大量观测资料、模型精度不高、不能实时观测等缺点,以Kalman滤波技术、小波分析、BP神经网络理论为依据,提出小波多尺度Kalman滤波回归统计模型和基于高阶非线性Kalman滤波的BP神经网络在线训练方法,并通过工程实测资料的分析验证了模型的正确性和可行性。论文主要研究内容及成果如下:(1)回顾了前人在统计模型方面的研究成果及常用的几种统计建模方法,将这些方法一一对比,找出其各自优缺点及适用范围。(2)以Kalman滤波技术为理论基础,建立Kalman滤波回归统计模型,由统计模型构造状态方程和观测方程,使最小二乘估计问题转换成Kalman滤波状态估计问题。研究表明,该模型利用Kalman滤波为估计问题提供的递推形式解,可将建模过程简化为只要根据上一时段状态值和当前的观测值就能方便的在线更新状态,因而它是一种高效在线建模的新方法。工程...  (本文共103页) 本文目录 | 阅读全文>>

西安理工大学
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云龙水库大坝安全监控的渗流统计模型及应用

本文结合云龙水库原型观测资料,在全面总结归纳前人在统计模型研究成果的基础上,针对最小二乘回归方法存在的不足,以偏最小二乘回归方法、递推偏最小二乘回归方法为依据,建立云龙水库大坝安全监控的偏最小二乘回归统计模型、递推偏最小二乘回归统计模型,并比较分析了两种模型的性能。此项研究工作不仅对工程实践有着重要的实用价值,而且对提高我国大坝安全管理水平有着重要意义。论文主要研究内容及成果如下:(1)全面系统地分析了最小二乘回归方法在现行统计模型建模过程中存在的问题,指出因子间严重多重相关性是造成最小二乘回归模型结构不稳定和解释性差的根本原因。(2)依据偏最小二乘回归方法的理论,以统计模型的建模为应用目标,建立了云龙水库偏最小二乘回归大坝安全监控渗流统计模型,经云龙水库原型观测资料验算并与最小二乘回归模型比较,结果表明,该模型能有效克服因子间严重的多重相关性,从而得到结构稳定及解释性强的统计模型。(3)传统的偏最小二乘回归存在如下缺点:模型一...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>

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基于偏最小二乘回归的大坝安全监控统计模型的研究

本文在全面总结归纳前人在大坝安全监控统计模型研究成果的基础上,针对最小二乘回归方法存在的不足,以偏最小二乘回归方法、正交信号修正法、加权块式递推偏最小二乘回归方法和神经网络理论为依据,提出了大坝安全监控的偏最小二乘回归统计模型、基于正交信号修正的偏最小二乘回归统计模型、加权块式递推偏最小二乘回归统计模型及基于RBF神经网络的偏最小二乘回归统计模型,并结合黑河金盆水库实测资料详细分析了各种模型的性能。此项研究工作不仅对工程实践有着重要的实用价值,而且对提高我国大坝安全管理水平有着重要意义。论文主要研究内容及成果如下:(1)全面系统地归纳总结了前人的大坝安全监控统计模型,并结合工程实例,分析了最小二乘回归方法在统计模型建模过程中存在的问题,指出因子间严重多重相关性是造成最小二乘回归模型结构不稳定和解释性差的根本原因。(2)依据偏最小二乘回归方法的理论,以统计模型的建模为应用目标,提出了偏最小二乘回归统计模型。研究分析表明,该模型能有...  (本文共106页) 本文目录 | 阅读全文>>

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基于偏最小二乘回归的混凝土坝变形监控模型研究

随着水电建设的发展和筑坝技术的提高,监测资料分析与预测模型中存在的问题愈显突出,这些问题的难以解决带来的影响也越来越严重,而常规模型对此却无能为力。因此研究如何开拓和利用新理论、新方法,有效克服传统建模方法的不足,解决建模技术的关键问题已成为当前完善大坝安全监测工作中的一项重要任务。本文正是从该角度出发,针对传统建模方法中存在的一些问题,引入偏最小二乘回归、遗传算法等,研究偏回归在混凝土坝变形监测统计模型和混合模型中的应用。主要研究内容和成果如下:(1)系统分析了常规统计模型、确定性模型和混合模型的建模原理和思路,总结了水利工程安全监测中的现行建模方法在理论和应用中存在的一些问题,详细介绍了混凝土坝变形统计模型的模型建立过程。(2)建立基于偏回归的混凝土坝变形监控统计模型。针对常规最小二乘法回归建模难以有效识别和消除自变量因子间的多重相关性影响这一不足,引进偏最小二乘法对大坝安全监测数据进行回归分析并建立偏最小二乘回归模型,有效...  (本文共110页) 本文目录 | 阅读全文>>