基于主成分回歸的大壩位移模型
位移監測是大壩安全運行過程中一項重要的工作。在建立大壩位移預報模型的過程中,常會出現影響因子之間存在嚴重相關性的情況,會影響模型系數的穩定性,采用主成分回歸分析的方法可以很好地解決這個問題。在簡述主成分回歸分析原理的基礎上,結合工程實測數據,建立了壩體位移量與相關因子的主成分回歸模型和逐步回歸模型,并對兩者進行比較,取得了良好的效果。
【正文快照】：
0引言在對已建成的大壩安全監測的過程中,及時、簡捷地對數據進行分析,特別是在洪水、高水位時期,迅速地對所測數據資料進行整理歸納,掌握大壩工作情況并評估其安全程度,是十分重要的。回歸分析作為評估系統的一部分,可以預報大壩未來時段的工作狀態,及時發現大壩異常變形[1]。
Dam Displacement Model Based on Principal Component Regression
Displacement monitoring is an important job in safe dam operation.In the building of a dam displacement prediction model,the serious relativity problem exists among the impact factors,and the stability of model coefficients is affected.This problem can be solved by the method of principal component regression analysis.The principle of principal component regression analysis is introduced,and then a principal component regression model and a stepwise regression model are built with dam displacement and correlated factors on the basis of monitoring data of a project.A comparison shows that the principal component regression model is better.
【Keyword】：dam safety monitoring;displacement monitoring;principal component regression model;forecast
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