基于EMD-RVM-Arima的大坝变形预测模型及其应用

作者：曹恩华; 包腾飞^*; 刘永涛; 李慧

来源：水利水电技术(中英文), 2018, 49(12): 59-64.

DOI：10.13928/j.cnki.wrahe.2018.12.008

• 大坝变形
• 预测精度
• Arima
• EMD分解法
• RVM模型

由于大坝变形监测数据为非平稳、非线性的时间序列,因此采用经验模态分解法(EMD)、相关向量机理论(RVM)以及Arima误差修正模型对大坝变形监测数据进行分析预测。首先利用EMD分解法对原始时间序列进行分解和重构,使原始序列平稳化,得到若干本征模态函数(IMF)以及残差序列,再以RVM预测模型对上述结果进行分析预测,最后利用Arima误差修正模型对预测残差进行误差修正,从而建立了以RVM为基础预测模型的EMD-RVM-Arima大坝变形预测模型。以某双曲拱坝为例,采用该模型对其变形监测数据进行分析预测,得到的平均残差为2. 89 mm,同时计算出SVM、RVM法的平均残差为11. 62 mm、9. 30 mm。可以看出,EMD-RVM-Arima模型大大提高了预测精度,该模型在大坝变形预测中具有可行性。

• 单位
  水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 河海大学