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大坝安全监测的ARIMA-BP组合预测模型 2018年2月25日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
大坝安全监测的ARIMA-BP组合预测模型
ARIMA-BP Combined Forecasting Model in Dam Safety Monitoring 2018年2月25日 【正式出版版本】 【曾经优先出版版本】
ARIMA-BP Combined Forecasting Model in Dam Safety Monitoring
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摘要： - 研究大坝安全监测中用于预测坝体变形问题的模型,给出了一种组合模型来预测坝顶位移.单一的ARIMA模型和神经网络预测模型在预测位移问题时精度不高,分析了两种模型的原理和建立方法,利用两种模型单独对时间序列进行拟合与预测,再通过赋予适当的权重,得到新的组合预测模型.通过某水电站工程实例分析表明,该组合预测模型结合了两种模型的优势,提高了模型的预测精度,有广泛的应用前景.
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Abstract： - For the issue of dam deformation prediction in dam safety monitoring,a new combined forecasting model is presented.Because of the low accuracy of ARIMA model and neural network(NN) prediction model in deformation prediction,the principles and designs of ARIMA model and BP neural network model are discussed.Based on the discussion,using ARIMA model and BP neural network to fit and predict a single model,a new combined forecasting model is obtained by giving appropriate weight coefficient to combine two methods.The results show that this combined forecasting model has higher prediction accuracy and brings the advantages of single model into play;so it has extensive applied prospects.
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王成
[1]
胡添翼
[2]
顾艳玲
[3]
张磊
[4]
姓海涛
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| Author： | Wang Cheng[1] Hu Tianyi[2] Gu Yanling[3] Zhang Lei[4] Xing Haitao[5] |
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三峡大学学报（自然科学版） ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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Journal of China Three Gorges University(Natural Sciences) ISTIC EI SCI PKU CSSCI |
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2018, 40(1) |
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TV698 |
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大坝安全监测
ARIMA模型
BP神经网络
组合预测模型
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dam safety monitoring ARIMA model BP neural network combined forecasting model |
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TV6 TP3 |
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2018年2月1日 |
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国家重点研发计划课题，国家自然科学基金面上项目，中央高校基本科研业务费专项资金，江苏省研究生科研与实践创新计划项目，中央高校基本科研业务费(学生项目) |
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