基于局域均值分解和BP神经网络的大坝变形预测

作者：董正坤; 罗亦泳; 蒋斯斯; 臧德彦; 张立亭; 谢翠贞

来源：测绘工程, 2015, 24(04): 70-73.

DOI：10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2015.04.016

• 局域均值分解
• BP神经网络
• 大坝变形预测
• 多项式曲线拟合

从时频联合域分析角度出发,探讨基于局域均值分解(LMD)和BP神经网络模型的大坝变形预测方法;利用局域均值分解把时间序列分解为多个具有不同尺度的PF分量,然后再用BP神经网络对其进行预测并将结果进行叠加重构合成。实例结果表明,基于LMD-BP的大坝变形预测方法的预测精度高于多项式曲线拟合预测模型,其预测结果与实际监测值相比具有较高的一致性。

• 单位
  江西省数字国土重点实验室; 江西省测绘地理信息局; 虚拟地理环境教育部重点实验室; 南京师范大学; 东华理工大学