基于主成分的大坝监测资料时变预测模型  

Time-varying Prediction Model of Dam Monitoring Data Based on Principal Component Analysis

作　　者：梅一韬[1,2,3] 许后磊[4] 王锋[5] 吴邦彬[1,2,3] 万陆林 

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 [4]中国水电顾问集团昆明勘测设计研究院,云南昆明650051 [5]国家电力监管委员会大坝安全监察中心,浙江杭州310014 [6]上海市青浦区防汛指挥部办公室,上海201700

出　　处：《水力发电》2011年第10期100-103,共4页Water Power

摘　　要：由于内外各种因素的影响,大坝安全监控参数会随时间而变化,而常规监控模型常常采用非时变的参数。基于主成分分析,利用缩减后的主成分荷载建立了时变预测模型。实例表明,该模型可以减少计算时间,有效削弱因子多重相关性的影响,提高大坝监测效应量的预测水平。As influenced by many internal and external factors, the dam safety monitoring parameters will change over time, and the time-invariant parameters arc often used in conventional monitoring models. Based on principal component analysis, a time-varying prediction model is set up by using reduced principal component loads. The case studies show that the model can save computational time, weaken muhi-correlativity among factors and improve the effect size prediction of dam monitoring.

关 键 词：大坝安全监控 数学模型 主成分分析 时变参数 

分 类 号：O242.1[理学—计算数学] TV698.1[理学—数学]