主成分回归分析在确定大坝效应量分量中的应用  

Application of Principal Component Regression Analysis in Determining the Component Proportion of Dam Effect Variable

作　　者：郑付刚[1,2] 

机构地区：[1]河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京210098 [2]河海大学水利水电学院,江苏南京210098

出　　处：《水力发电》2010年第12期84-87,共4页Water Power

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51079046,50909041,50809025,50879024);国家科技支撑计划课题(2006BAC14B03,2008BAB29B03);江苏省“333高层次人才培养工程”科研项目(2017-B08037)

摘　　要：大坝资料分析表明,水位、温度和时效等因素决定了坝体结构中各种效应量的发展变化情况。对某些具体问题进行研究或定量分析评价大坝的运行状态时,需要用到各分量的具体数值,通常这些分量是组合在一起的,很难得到其准确可靠的分量比例,特别是温度和水位,它们具有较高的相关性。而主成分分析方法可将原大量相关性较高的自变量转化为少数不相关的指标,从而为效应量的分离提供可靠的方法。将这种方法应用于一工程,结果验证了该方法实用、有效。The factors of water level,temperature and time effect determine the variety of effect variables in dam body.The components of effect variable are needed for evaluating dam operation quantitatively or studying some specific problems.The components are combined and it is difficult to obtain accurate component proportion,especially for the water-level and temperature as their high correlation.The principal component regression analysis which can translate a large number of high-correlative factors into a few non-correlative indicators can be regard as a method to solve the problem.A case study using principal component analysis method is conducted and shows that the method is feasible.

关 键 词：主成分回归分析 大坝 效应量 DAM Regression Analysis Principal COMPONENT 主成分分析方法 定量分析评价 可靠的方法 运行状态 温度 水位 结果验证 分量比例 变化情况 坝体结构 自变量 分析表 组合 资料 

分 类 号：TV73[水利工程—水利水电工程] TM612[电气工程—电力系统及自动化]