大坝安全监测量的组合预测模型研究  

Study on combining predictical model of dam safety monitoring quantities

作　　者：于鹏[1] 顾冲时[1] 方海挺[1] 

机构地区：[1]河海大学水利水电工程学院,南京210098

出　　处：《黑龙江水专学报》2005年第4期7-9,共3页Journal of Heilongjiang Hydraulic Engineering College

基　　金：国家自然科学基金重点项目(50139030);973项目(2002CB412707);教育部"跨世纪优秀人才培养计划"基金(2003512643)

摘　　要：鉴于传统数学模型和神经网络等预测模型在大坝安全监测领域应用中存在预测精度不高的问题,分析探讨了BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法,在此基础上提出了一种新的组合预测模型,结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。通过实例表明,该组合预测模型不仅很好地克服了BP神经网络模型和线性回归模型的缺陷,亦提高了预测精度,在大坝安全监测量预测中具有较强的实用性。Because of the low precision of traditional math prediction model and NN prediction model in dam safety monitoring, the paper discusses the design of BP neural network model and statistical model. On the basis of the discussion, we advance a new eomblning prediction model, and verify the model with actual measuring data. The outcome of example shows that this combining model not only makes up for some deficiencies of BP model in certain degree, but also enhances the accuracy. The combining prediction model has prodigious practicability in prediction of dam safety monitoring quantities.

关 键 词：大坝安全监测 神经网络 统计模型 预测模型 

分 类 号：TV698.1[水利工程—水利水电工程]