基于小波消噪的PLS-SVM大坝位移监控组合模型  

PLS-SVM Combination Model for Dam Displacement Monitoring Based on Wavelet De-noising

作　　者：许后磊[1,2,3] 王佳林[1,2,3] 荆凯[1,2,3] 

机构地区：[1]河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098 [2]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 [3]河海大学水利水电学院,江苏南京210098

出　　处：《水电能源科学》2010年第4期81-82,58,共3页Water Resources and Power

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50879024);国家自然科学基金资助重点项目(50809025;50539110);国家科技支撑计划课题基金资助项目(2008BAB29B06);江苏省"333高层次人才培养工程"基金资助项目(2017-B08037)

摘　　要：针对大坝位移建模预测中存在多重共线性和高度非线性问题,基于小波消噪技术消除噪声对建模的影响,并以某大坝为例,采用PLS-SVM大坝位移预测组合模型进行建模预测。结果表明,该法预测模型效果优于单一预测模型。According to the problem of multicollinearity and non-linear relationship in prediction model of dam displacement, a wavelet de-noising technique is proposed to eliminate the influence of noise on model building. The combination prediction model of dam displacement wish PLS-SVM is proposed. The result shows that the effect of combination forecasting model is superior to that of single prediction model.

关 键 词：大坝监测 小波消噪 偏最小二乘回归 支持向量机 组合模型 

分 类 号：TV642.44[水利工程—水利水电工程] TV698.1