基于主成分回归的大坝渗流

应用主成分回归分析方法对新疆希尼尔水库大坝某断面的渗透压力预测进行分析研究。利用SPSS13.0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,并对该大坝渗透压力进行预报。对影响大坝渗透压力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。     

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PLS和GA的大坝变形神经网络预测模型

针对大坝安全监控模型中各因子间的多重共线性和非线性,利用偏最小二乘回归法解决了多重共线性,用经遗传算法优化的RBF神经网络解决了非线性,建立了PLS-GARBF大坝水平位移预测模型.实例应用结果表明:PLS-GARBF模型的预测精度优于独立使用RBF或GARBF的精度,更适合大规模的数据建模.     

监测数据共线性问题的岭回归法分析

针对水工监测数据不可避免地存在多重共线性,而最小二乘法又难以有效识别多重共线性并消除其对模型精度的影响的问题,初步分析了多重共线性产生的原因及其对回归模型的不良影响,简要介绍了其诊断和处理方法。引进岭回归法对共线性监测数据进行分析,其核心思想简单,算法易于编程实现,回归结果实际意义明确。某工程实例分析结果表明,相对于经典的最小二乘回归法,岭回归的结果更为合理,更符合实际,在水工监测数据统计模型分析中有较好的应用价值。     

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。     

考虑多重共线性影响的特高拱坝时空监控模型

为了解决特高拱坝时空监控模型中因子数目众多、因子之间存在多重共线性以及各测点之间存在空间关联性的问题,基于大坝变形原型监测资料,采用核独立分量分析(KICA)方法提取独立分量,将多个测点信息转化为少数几个综合指标;将提取的独立分量代入利用灰狼优化(GWO)算法优化的支持向量机(SVM)模型,对特高拱坝空间测点进行回归预测,构建了KICA-GWO-SVM特高拱坝时空监控模型。工程实例分析结果表明,KICA-GWO-SVM特高拱坝时空监控模型与多元回归模型、BP模型及SVM模型相比,其非线性表达能力强且性能良好,能够降低多重共线性对大坝变形监测的影响,对特高拱坝变形序列的拟合与预测精度高,可以更加准确全面地表征大坝整体的时空变形性态。     

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．     

基于主成分分析-协整理论的土石坝安全监控模型研究

结合某土石坝垂直位移监测资料,针对非平稳时间序列分析时可能产生的"伪回归"问题,采用主成分分析方法和协整理论建立土石坝安全监控模型,并对监测点的变形性态进行分析。结果表明,所建立的模型系数显著,意义明确,克服了自变量间的多重共线性以及非平稳时间序列分析时的"伪回归"问题,在监测时段内,监测点垂直位移时效基本稳定。     

基于PLS的城市水资源承载能力影响因子分析

城市水资源承载能力研究是保证城市水资源供需平衡、合理配置及城市可持续发展的重要理论依据.影响城市水资源承载能力的因素众多,且某些因素之间存在多重相关性,因而给水资源承载能力评价研究带来困难.应用偏最小二乘回归(PLS),以甘肃省金昌市为例,选取主控自变量因子建立了单因变量的PLS回归分析模型.结果表明:PLS能够有效地解决自变量之间的多重相关性问题;据此建立的回归模型阐明了自变量与因变量之间的依据关系,分析结果符合金昌市的实际情况.     

逐步回归法在渗流观测资料分析中的应用

逐步回归法能较好处理初选因子之间多重共线性问题,有效解决随机变量之间相关关系,确定显著变量因子。本文基于逐步回归法,结合实测资料进行回归分析,分析结果表明：利用逐步回归方法建立的回归模型拟合效果较好,复相关系数高,能较好反映水库大坝不同部位渗流显著影响因子;回归模型可用于进行水位预测,为了解大坝渗流运行状态提供指导和帮助。     

GT-PLSR组合模型在闸坝变形监测中的应用

应用灰色理论(GM(1,1,t))提取闸坝水平变形中的时效分量,采用偏最小二乘回归对剩余的水压分量和温度分量进行拟合,建立灰色-偏最小二乘回归组合模型.该模型可以判断时效分量的敛散性并能得到收敛值,能有效克服因子多重共线性的问题,同时模型结果对实测变量的物理成因解释更趋合理.结合工程实例,并与其它模型对比,结果表明该模型是有效可行的.     

基于强化学习的海南岛山洪灾害易发性评估

采用多重共线性分析和极致梯度提升模型确定海南岛山洪灾害影响因子,提出了基于SAC强化学习算法的海南岛山洪灾害易发性评估模型。采用敏感性、特异性等指标和受试者工作特征曲线,将强化学习模型评估结果与卷积神经网络和深度神经网络模型评估结果进行对比。结果表明：强化学习模型具有较高的准确性和可靠性,测试数据集AUC指标达到0.931,高于卷积神经网络和深度神经网络模型的评估结果,可为海南岛山洪灾害风险评估提供科学依据。     

RS-RF模型在混凝土坝变形预测中的应用

高性能的混凝土坝变形预测模型作为结构安全性态诊断、预警和科学决策制定的重要参考,同时也是工程效益得以充分发挥的保障措施之一。针对混凝土坝变形监控模型中因子选取的主观性、因子间的多重共线性和预测模型泛化性差等问题,结合粗糙集和随机森林理论在特征属性约简、重要性评价和高精度预测等方面的优势,建立了基于RS-RF的混凝土坝变形预测模型。通过工程实例应用表明:基于RS-RF的混凝土坝变形监控模型可以对影响因子集进行约简并给出各因子的重要性,且预测精度优于常用的SVM模型和RF模型。由此可知,基于RS-RF的混凝土坝变形预测模型实现了影响因子优选,弥补了智能预测模型在定量化分析、预测泛化性等方面的不足,具有较强的工程实用性。     

主成分回归在径流预测中的应用

采取主成分回归方法对具有多重共线性的湘江流域43 a径流资料进行了分析,以实测径流量、降水量和蒸发量等7个指标进行了样本预测。结果表明:主成分回归比多元线性回归的误差小,预测值更接近于实测值。     

基于因子分析法的泥石流预测模型

搜集台湾省南投县部分泥石流事件资料,参考前人对泥石流发生的影响因子研究,选取有效集水区面积、主沟长度、集水区平均坡度、累积雨量、峰值雨强与崩塌率6个因子作为对泥石流发生有重要作用的影响因子。分析各因子间Sperman相关系数,采用因子分析法对选取的因子进行降维处理,得到3个主因子,即地形地貌因子、水源因子、物源因子。计算各主因子的因子得分,由因子得分作为自变量,采用费雪判别法建立判别函数。以判别结果和验证结果考察模型的预测效果,并与直接判别分析的结果作对比。结果表明:经因子分析法降维处理后的判别分析消除了多重共线影响,模型的准确度与直接判别分析相比有所提高。     

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.     

偏最小二乘回归法在鸭子荡水库渗流观测分析中的应用

采用偏最小二乘回归法,对鸭子荡水库的渗流资料进行分析,建立了渗流偏最小二乘回归统计模型。通过对各因子重要性和时效因子的分析,表明偏最小二乘回归法能有效地消除因子间多重共线性的影响,成功地分离出各个分量,对了解大坝的运行状态具有重要的意义。     

OSC-PLS法在大坝安全监控模型中的应用

为了提高PLS大坝监控模型的可解释性,引入一种数据预处理方法——正交信号修正(OSC)法,对原始自变量进行预处理,去除和因变量无关的信号,再建立PLS监控模型。实例分析表明,OSC-PLS法只需要1个主成分就可以建立监控模型,与PLS模型相比,该模型的回归系数具有明确的物理意义,因子的重要性指标更合理。因此,OSC-PLS大坝安全监控模型结构更简单,解释性更好,具有一定的推广价值。     

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OPLS方法的混凝土坝小样本安全监控模型研究

在已建立的混凝土坝小样本安全监控模型基础上,采用正交偏最小二乘回归分析方法对自变量共线性问题进行研究:通过正交信号修正,去除水压、温度和时效等因素中与监测效应量正交的信息,以增强混凝土坝小样本安全监控模型的分析和解释能力。工程实例分析表明,相比于普通的偏最小二乘监控模型,所建模型在拟合和预测监测效应量变化规律和趋势、以及模型的总体解释能力等方面均有所改善,证实了正交偏最小二乘回归分析方法在混凝土坝小样本安全监控模型应用上的合理性,从而为完善混凝土坝安全监控模型理论提供参考。