主成分回归分析在大坝安全监测中的应用

介绍主成分回归的原理,对某大坝的位移预测进行分析研究.利用SPSS软件进行多重共线性诊断后进行主成分分析,确定主成分的个数,将原自变量的主成分代替原自变量进行回归分析,建立主成分回归模型,并对该大坝位移进行预报.对影响大坝位移的各因子进行有效分离,既保留了原指标的绝大部分信息,又有主成分之间不相关的特点,弥补了最小二乘法回归无法有效识别和消除因子间多重相关性影响的不足.     

基于PCA-SVR模型的大坝裂缝早期预报研究

支持向量机拟合模型（SVR）可用于大坝裂缝预报，但自变量间的多重相关性和输入变量的高维数对支持向量机拟合模型的精度影响较大。基于大坝裂缝开合度理论，利用主成份分析法（PCA）提取原样本信息缩减后的主成分作为SVR模型的输入量，构建了大坝裂缝开合度的早期预报PCA-SVR模型。将该模型应用于某大坝监控资料的分析中,与传统回归模型相比，PCA-SVR模型具有更高的计算精度和运算效率，并可提前预报裂缝开合度信息，能在实际工程中广泛应用。     

偏最小二乘法回归的建模思路及其在水库大坝监测中的应用分析

常规最小二乘法回归的不足之处是:难以有效识别和消除自变量因子间的多重相关性影响;然而偏最小二乘法回归模型却能够有效消除因子相关性对模型回归系数估计和回归分析效果的影响。文章介绍了偏最小二乘法回归基本原理和建模思路,并结合水库大坝监测实例分析了偏最小二乘法回归,实例表明,偏最小二乘法分离效果更好,反演结果精度更高,能满足对大坝安全监控的要求,在水利工程安全监测及有关数据的统计分析方面具有广阔的应用前景。     

基于偏最小二乘回归的大坝监测资料分析

偏最小二乘回归是一个具有广泛适用性的多元统计分析方法,该方法能有效克服自变量间的多重相关性问题.简述了偏最小二乘回归的建模思路、原理,以及如何确定最佳的成分数.通过实例证实,此方法在大坝监测资料分析中具有可行性及优点,并能够对数据进行相应的辅助分析.     

大坝安全监控模型因子相关性及不确定性研究

针对最小二乘法难以克服因子多重共线性对回归模型精度影响的不足，本文对大坝安全监控模型因子间的相关性及其不确定性进行了研究。引进偏最小二乘法，对大坝安全监测变量及其影响因子进行偏最小二乘回归分析，将建模预测分析方法与非模型式的数据内涵分析有机结合，可同时实现回归建模、数据结构简化以及因子相关的不确定性分析，所建立的大坝安全监控模型，其精度可通过交叉有效性检验来控制。工程应用实例和模型对比分析研究表明，偏最小二乘回归模型能有效克服各类因子变量间的多重共线性对模型拟合精度及其预测能力的影响，因而比目前常用的最小二乘回归模型更具广泛适用性。     

基于主成分回归的大坝位移模型

位移监测是大坝安全运行过程中一项重要的工作。在建立大坝位移预报模型的过程中，常会出现影响因子之间存在严重相关性的情况，会影响模型系数的稳定性，采用主成分回归分析的方法可以很好地解决这个问题。在简述主成分回归分析原理的基础上，结合工程实测数据，建立了坝体位移量与相关因子的主成分回归模型和逐步回归模型，并对两者进行比较，取得了良好的效果。     

基于主成分的大坝监测资料时变预测模型

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。     

基于递阶偏最小二乘回归的数据分析

针对最小二乘法难以克服因子多重共线性对回归模型精度影响的不足和大坝观测数据分析中因变量较多的特征，引进递阶偏最小二乘法，对大坝安全监测变量及其影响因子进行递阶偏最小二乘回归分析，将建模预测分析方法通过递阶分层处理，可同时实现回归建模和数据结构简化，所建立的大坝安全监控模型精度可通过交叉有效性检验来控制．工程应用实例和模型对比分析研究表明，递阶偏最小二乘回归模型能有效克服由于各类因子变量间的多重共线性和因子变量数目较多而对模型拟合精度及其预测能力的影响，相对于传统回归模型有更好的解释能力，因而具有一定的实用价值．     

大坝安全监控的偏最小二乘回归分析

针对大坝安全监拉模型因子间多重相关性问题,本文引入了偏最小二乘回归法.对渗流资料进行了详细的分析.研究分析表明,偏最小二乘回归法能够有效地克服因子间的多重相关性的影响,建立的模型具有很好的稳定性和解释性.相比一般的最小二乘回归法,更具有推广性.     

基于主成分分析与BP神经网络模型的大坝渗流监测资料分析

大坝渗流观测资料分析中,各因子间常存在不同程度的相关性,这种相关性有时会对分析效果产生较大的影响,另外,通常的回归模型为线性模型,难以精确反映一般为非线性函数的因变量的变化规律。针对上述问题,本文将主成分分析和神经网络相结合,建立大坝渗流观测数据的主成分神经网络模型,经实例计算,该模型的预报精度较高。