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基于混沌时间序列的大坝自适应预测模型

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由于大坝监测残差时间序列中包含着有用的信息，因此，在监测资料分析时不能忽视，必须提取其中有用信息进行深入分析。本文通过重建残差时间序列相空间模型，将一维残差序列扩展到多维空间里，充分展示监测数据内部蕴含的信息，采用Volterra级数展开式来构造大坝监测残差时间序列的非线性模型，利用改进LMS自适应算法(VSSLMS)求解模型，提取残差时间序列中确定性因素进行分析，并通过计算实例证明考虑了残差时间序列中确定性因素的混沌自适应模型拟合效果好，预测精度高，更能有效的反映大坝变化性状。结果表明，在考虑时间延迟与嵌入维数相关性的基础上，采用C-C方法计算时间延迟和嵌入维数是可行的，能够将一维残差时间序列扩展到多维空间中。统计与混沌自适应模型叠加的拟合效果略优于统计模型拟合效果，统计模型的预测效果明显差于统计模型与混沌自适应模型叠加的预测效果，证明残差时间序列中含有有价值的信息，能够提高模型的拟合和预测效果。

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来源
《2013年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会》|2016年|382-390|共9页
会议地点江苏扬州
作者
文富勇;
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作者单位

全国大坝安全监测技术信息网;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类水工建筑物的监测与原型观测;
关键词
大坝监测; 残差时间序列; 相空间模型; 混沌自适应模型;

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