【摘 要】
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大坝变形观测资料可视为非平稳时间序列,从影响大坝变形规律的因素出发,可将其分解为主值函数项、周期函数项和改进后的平稳时间序列.其中主值函数项采用逐步回归法拟合,针对时效因子采用半经验公式无法准确拟合实际变化情况,采用小波分析法将序列分解为低频和高频两部分信号,其中低频部分代表时效等因素影响的变形趋势;高频部分代表水位、温度等影响的变化规律,应用时间序列原理分别建立变形预测ARMA(p,q)模型,从
【机 构】
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河海大学水利水电学院,江苏南京,210098;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京,210098
【出 处】
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中国水力发电工程学会大坝安全专委会2015年会暨大坝安全检测技术与新仪器应用学术交流会
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大坝变形观测资料可视为非平稳时间序列,从影响大坝变形规律的因素出发,可将其分解为主值函数项、周期函数项和改进后的平稳时间序列.其中主值函数项采用逐步回归法拟合,针对时效因子采用半经验公式无法准确拟合实际变化情况,采用小波分析法将序列分解为低频和高频两部分信号,其中低频部分代表时效等因素影响的变形趋势;高频部分代表水位、温度等影响的变化规律,应用时间序列原理分别建立变形预测ARMA(p,q)模型,从而在现有水位、温度观测资料下预测坝体未来的变形趋势.实例计算结果表明,结合小波分析的时间序列法建立的预测模型,预测精度高于统计回归分析,预测效果良好,可作为一种有效方法应用于大坝变形预测中.
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