大坝安全监控PCA-BP融合模型研究  

Application of PCA-BP Fusion Model to Dam Safety Monitoring

作　　者：刘红萍[1,2] 马文丽[1,3] 

机构地区：[1]河海大学水利水电学院,江苏南京210098 [2]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 [3]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

出　　处：《水电能源科学》2011年第2期47-49,34,共4页Water Resources and Power

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50809025);国家科技支撑计划课题基金资助项目(2008BAB29B03);国家重点实验室专项经费基金资助项目(2009586912);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2010B01414)

摘　　要：针对大坝资料分析中经常遇到多因子的相关性影响分析效果的问题,利用主成分分析法提取综合变量,与BP神经网络相融合构建了大坝安全监控PCA-BP融合模型,并与传统大坝安全监控模型做了对比分析。结果表明,模型优化拟合精度得到提高,收敛时间加快。In the analysis of dam observation data,multivariable correlation problem has impact on analysis effect.Integration of BP neural network,PCA-BP model for dam safety monitoring is established by using principal component analysis to extract integrated variable.Comparative analysis of traditional model,results show that the fitting accuracy of the proposed model is improved and the convergence time is speeded up.

关 键 词：大坝安全 监控模型 主成分分析 BP神经网络 

分 类 号：TV698.1[水利工程—水利水电工程] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]