共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
针对传统统计模型在大坝应力监测时预测精度不高且容易出现过度拟合现象,将随机森林算法引入大坝应力预测中,构建了基于随机森林算法的大坝应力预测模型,对某混凝土重力坝的应力监测数据进行处理、分析和预测,并以平均绝对误差、平均误差平方和及相对误差平方和为指标与多元线性回归模型和神经网络模型进行对比。结果表明,当预测范围在训练集样本范围内时,基于随机森林算法的大坝应力预测模型的预测精度较高,稳定性较好,为大坝应力预测提供了一种新途径。 相似文献
2.
大坝位移的准确预测对大坝安全监控具有重要意义。针对传统的GM(1,1)模型在大坝位移监控中存在预测误差较大的问题,利用粒子群优化算法(PSO)对背景值权重参数寻优重构,借助马尔科夫链(MC)实现残差优化,建立了大坝位移的PSO_GM_MC监控模型。实例分析表明,PSO_GM_MC监控模型与传统灰色模型GM(1,1)相比,在大坝位移预测精度上有较大提高,可用于大坝位移的安全监控。 相似文献
3.
4.
分析与处理大坝变形监测资料在大坝安全监测中意义重大。支持向量机(SVM)在大坝安全监测建模中应用广泛,但采用标准粒子群(PSO)算法对SVM参数寻优过程中,易陷入局部最优,且残差也会影响模型的预测精度。为提高大坝监测模型的泛化能力和预测精度,采用改进后的自适应位置PSO(APPSO)算法,对SVM模型的参数进行寻优,并利用马尔科夫链(MC)模型修正PSO-SVM模型的残差。工程实例分析表明,PSO-SVM-MC模型可提高模型预测的泛化能力和精度。 相似文献
5.
6.
针对人工神经网络和支持向量机存在的泛化误差大、具有局部最优以及参数选取困难等缺点,将随机森林回归模型引入电力系统短期负荷预测,提出了一种基于相似日与随机森林回归模型的短期负荷预测方法。利用灰色关联分析法计算原始训练样本与预测日各影响因素间的关联系数,选取相似度较高的历史样本构成相似日样本集,对随机森林回归模型进行训练。将预测日的特征向量输入训练好的模型中,取所有回归树输出结果的平均值作为最终的负荷预测结果。实际算例表明,与常规支持向量机法和常规随机森林回归法相比,该组合方法可以有效地提高短期负荷预测的精度。 相似文献
7.
8.
9.
随着大坝变形监测资料的持续积累和变形测点数量的不断增多,预测分析全部变形测点往往需耗费大量的时间,容易造成反馈不及时的问题。对此,引入模糊C-均值聚类算法(FCM),根据大坝变形规律的相似程度进行分区,将鲸鱼优化算法(WOA)用于长短期记忆神经网络(LSTM)模型的参数优化,建立基于FCM-WOA-LSTM的大坝变形预测模型,以某混凝土双曲拱坝的实测变形资料作为样本数据进行预测分析,并与LSTM模型和SVM模型的预测结果进行对比。结果表明,FCM-WOA-LSTM模型预测结果的平均绝对误差MMAE、均方误差MMSE、均方根误差RRMSE均为3种模型中最小,且拟合段的3个评价指标值和预测段的3个评价指标值均接近,FCM-WOA-LSTM模型具有更高的预测精度和更好的适用性。 相似文献
10.
11.
12.
为更精确地预测大坝变形数据,针对大坝变形监测序列的非线性和非平稳性问题,提出了一种结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的大坝变形预测模型。首先利用集合经验模态分解法将非平稳的大坝变形监测数据分解为具有不同特征尺度的本征模态函数,然后分析各分量特征并分别建立自回归滑动平均模型,选择各自适合的最优模型参数,最后叠加各分量的预测结果作为最终的变形预测结果。分析结果表明,相较单一预测模型,结合集合经验模态分解和自回归滑动平均模型的组合预测模型的预测精度更高。 相似文献
13.
寇发荣罗希门浩郭杨娟杨天祥 《储能科学与技术》2023,(4):1234-1243
为提高数据驱动方法预测荷电状态(state of charge,SOC)的效率与精度,提出一种基于特征优选与改进极限学习机的SOC估计方法。采用公开数据作为训练集,利用随机森林(random forest,RF)算法判定训练集各特征对SOC的影响程度,选择出最优训练样本,并对优选样本的合理性进行验证;利用极限学习机(extreme learning machine,ELM)对SOC进行预测,针对ELM在预测过程中随机产生的权值及阈值的不稳定性导致SOC估计精度不理想的问题,选取麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)进行参数优化以提高估计精度;随后,通过BJDST工况仿真试验对SSA参数优化的有效性进行验证;在恒流放电与DST工况实验下,分别利用改进极限学习机(SSA-ELM)、ELM、支持向量机(support vector machine,SVM)与BP神经网络(back-propagation neural network,BPNN)对SOC进行预测,结果表明,SSA-ELM算法预测效果最优,预测误差基本保持在1.5%以内,可实现较高精度的SOC预测。 相似文献
14.
PSO-RBF在大坝变形监测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统径向基神经网络(RBF)在大坝安全监测应用中易陷入局部最优及预测精度不高的问题,引入粒子群算法(PSO),对输入的大坝安全监测数据进行初步的聚类处理,找出初步聚类中心后令其为PSO的初值,根据运算法则更新初值以寻求适合训练数据的最优基函数中心。以小湾大坝为例,应用Matlab仿真模拟计算了大坝变形量,结果表明PSO-RBF与传统RBF的拟合效果都很好,PSO-RBF预测准确度更高。 相似文献
15.
针对大坝变形原型监测数据的非线性和影响因子的相关性问题,提出一种基于模糊C-均值聚类(FCM)和相关向量机(RVM)的组合建模方法。首先用FCM方法对影响因子进行相似聚类,然后运用RVM算法分别对每一聚类样本进行训练学习得到对应的RVM模型,其中RVM算法中的核参数采用改进的粒子群(PSO)算法寻优。将各组合算法用于某重力坝典型坝段水平位移的安全模型构建中,并与多种模型预测结果对比,结果表明,FCM-RVM预警模型的预测精度较高。研究结果可为类似工程的大坝变形预警提供参考。 相似文献
16.
17.
基于改进AWNN的风电功率超短期多步预测 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高风电功率超短期多步预测精度,针对梯度修正学习算法采用随机初始化网络参数训练自适应小波神经网络(AWNN)易陷入局部最优的缺点,将粒子群(PSO)算法和差分进化(DE)算法相结合,提出利用IPSO-DE算法优化AWNN的初始化网络参数,得到改进AWNN模型(IAWNN)并将其用于风电功率超短期多步预测。仿真结果表明:IPSO-DE算法优化AWNN初始化网络参数的性能优于IPSO算法、DE算法和梯度修正学习算法,所提改进模型的多步预测性能优于AWNN模型、持续法(PM)模型和BP神经网络(BPNN)模型。 相似文献
18.
为克服传统BP神经网络在渗流压力预测过程中收敛慢、计算量大和易陷入局部极小等缺陷,依据渗流压力的影响因素,研究了模型的结构和输入输出因子,建立了基于遗传算法和LM算法相结合的GA-LMBP神经网络的大坝渗流压力预测模型,即通过遗传算法(GA)的选择、交叉和变异操作得到BP网络的一组全局最优近似解(即网络的初始权值和阈值),再以该近似解为初值,利用LM算法对BP网络进行优化训练,将训练好的网络用于渗流压力的预测。实例应用结果表明,在相同精度的要求下,GA-LMBP神经网络模型收敛速度快、预测精度高,对大坝渗流压力的预测效果更佳,是值得采用的一种模型。 相似文献
19.