简介概要

变电站边坡变形监测的灰色多项式加权研究

来源期刊:控制工程2017年第5期

论文作者:蔡陈 李凯 李英娜 彭李 李川

文章页码:963 - 967

关键词:边坡变形;误差加权;预测模型;应变监测;稳定性;

摘    要:为维护边坡的长期稳定性,可利用数学模型对其应变进行预测。结合边坡监测数据,建立灰度预测GM(1,1)模型、多项式回归分析预测模型,预测结果显示,针对不同监测点,两种模型预测效果优劣各异。为使预测误差稳定在一个合理范围,通过均方根误差加权的方法,将两种模型进行组合预测分析。选取具有代表性的3#2 m、5#2 m数据进行预测分析,预测后的平均相对误差分别达到9.23E-4、2.65E-4。通过对比,加权组合后的模型预测精度的稳定性明显高于利用单一模型的预测方法。通过此方法预测后的结果表明,3#2 m相比5#2 m上升趋势更加明显,到500天后,3#2 m增大了约24με,5#2 m只增大约5με,应该重点加强对于3#2m的稳定性监测。

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变电站边坡变形监测的灰色多项式加权研究

蔡陈,李凯,李英娜,彭李,李川

昆明理工大学信息工程与自动化学院

摘 要:为维护边坡的长期稳定性,可利用数学模型对其应变进行预测。结合边坡监测数据,建立灰度预测GM(1,1)模型、多项式回归分析预测模型,预测结果显示,针对不同监测点,两种模型预测效果优劣各异。为使预测误差稳定在一个合理范围,通过均方根误差加权的方法,将两种模型进行组合预测分析。选取具有代表性的3#2 m、5#2 m数据进行预测分析,预测后的平均相对误差分别达到9.23E-4、2.65E-4。通过对比,加权组合后的模型预测精度的稳定性明显高于利用单一模型的预测方法。通过此方法预测后的结果表明,3#2 m相比5#2 m上升趋势更加明显,到500天后,3#2 m增大了约24με,5#2 m只增大约5με,应该重点加强对于3#2m的稳定性监测。

关键词:边坡变形;误差加权;预测模型;应变监测;稳定性;

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