基于奇异谱-小波神经网络模型的水利枢纽变形预测研究

摘要

为了更加准确有效的对水利枢纽工程变形沉降趋势进行掌握，制定合理的措施以保障水利枢纽的正常安全运行，本文在水利枢纽工程沉降监测数据的基础上，有效整合了奇异谱分析、小波分析及神经网络模型在数据处理中的优势，研究构建了奇异谱-小波神经网络组合预测模型，随后将该组合预测数学模型在开都河宝浪苏木分水枢纽工程沉降监测中实施预测工作。首先，根据沉降数据具有的非线性特征，发挥奇异谱分析在数据去噪及趋势项、周期项提取中的优势对沉降数据进行预处理，提取到周期项与趋势项以及残差，加强了原始数据中信噪比；其次，利用小波去噪的优势分别对周期项与趋势项进行预测工作；最后，重建各预测分量叠加为最终预测值。实验结果表明本文提出的组合模型可有效提高预测精度，预测稳定性更高，预测精度不会随着预测期数的增加而明显降低。