偏最小二乘-马尔科夫模型在大坝位移预测中的应用  

Application of PLS-Markov Model to Dam Displacement Prediction

作　　者：周子东 郑东健[1,2] 蒋明[1,2] 钱程[1,2] 

机构地区：[1]河海大学水利水电学院,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,南京210098

出　　处：《三峡大学学报（自然科学版）》2015年第3期15-18,共4页Journal of China Three Gorges University：Natural Sciences

基　　金：国家自然科学基金项目(51279052);高等学校博士学科点专项科研基金(20120094110005);新世纪优秀人才支持计划资助(NCET-11-0628)

摘　　要：为克服大坝位移预测回归模型中,选取因子的多重相关性对回归方程的影响,同时考虑到位移的波动性对残差的影响,提出一种偏最小二乘-马尔科夫链大坝位移预测模型.偏最小二乘法能够有效解决多重相关性的问题,马尔科夫链具有适应数据波动的优点,两种方法相结合发挥各自优势,以进一步提高单一偏最小二乘回归的预测能力.工程实例的分析表明,该模型能够有效提高预测精度.In order to overcome the multiple correlation of the chosen factors in dam displacement prediction regression model, and considering the impact of displacement＇s volatility on residual, a Markov chain model is proposed based on partial least squares（PLS） regression for dam displacement prediction. The PLS method can effectively solve the problem of multiple correlation; Markov chain has the advantage of adapting data fluctuations; the two methods combine their advantages to improve the predictive ability of single PLS regression. Finally, the case study shows that the PLS-Markov model can effectively improve the prediction accuracy.

关 键 词：安全监测 大坝位移预测 偏最小二乘法 马尔科夫链 

分 类 号：TV698.1[水利工程—水利水电工程]