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《人民长江》 2015年16期
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基于LMD与样本熵的多尺度大坝变形预测

罗亦泳  张立亭  周世健  张豪  
【摘要】:针对大坝变形数据的多尺度特征,将局域均值分解、样本熵及高斯过程算法应用于大坝变形预测中,提出了多尺度大坝变形预测新模型。首先利用局域均值分解算法对变形数据进行多尺度分析,挖掘变形数据隐含的信息,随后根据各变形分量特征,构建基于高斯过程的多尺度大坝变形预测模型,并利用样本熵对模型进行简化。通过实例分析,证实该大坝变形预测新方法精度高于BP网络和最小二乘支持向量机模型。

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前3条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
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8 张飞;基于粒子群的BP神经网络在大坝变形预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2011年
9 姜成科;基于遗传算法的神经网络在大坝变形预报中的应用[D];大连理工大学;2009年
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