融合混沌残差的大坝位移蛙跳式组合预报模型
针对大坝位移监控统计分析中拟合残差序列内蕴的混沌成分,以及传统算法在挖掘监测信息时的优势单一性,结合常规优化算法特点,运用蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)在确定子模型最优权重的基础上,建立了基于SFLA的大坝位移组合预报模型.考虑到统计分析中拟合残差序列的混沌特性,利用相空间重构及混沌理论对位移残差序列值进行分析与预测,并将其残差预测项与SFLA组合模型预测值进行叠加,据此,提出了一种融合混沌残差的大坝位移蛙跳式组合预报方法,并研制了其考虑混沌残差的大坝位移蛙跳算法的实施程序.实例分析表明,所建立的模型与方法相对传统方法在拟合精度及收敛速度方面较优,其模型预报能力有明显提升,这也为其他水工建筑物安全监控模型中位移等效应量的预报分析提供了新方法.
残差序列、混沌理论、蛙跳算法、预测模型
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P258;TU196(专业测绘)
国家自然科学基金51409139,51569014,51269019,51469015;江西省教育厅基金GJJ14223.The National Natural Science Foundation of China,Nos.51409139,51569014,51269019,51469015;the Education Foundation of Jiangxi Provincial Department,No.GJJ14223.
2016-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
1272-1278
