杨贝贝
- 作品数：10 被引量：27H指数：4
- 供职机构：河海大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金江苏省杰出青年基金更多>>
- 相关领域：水利工程自动化与计算机技术自然科学总论动力工程及工程热物理更多>>
- 一种高坝多点变形性态联合预报方法
- 本发明公开了一种高坝多点变形性态联合预报方法，包括以下步骤：(1)选取高坝工程中多个测点的变形监测数据，采用小波软阈值去噪法去噪；(2)确定模型输入因子，对所选因子进行主成分分析，提取主成分；(3)对多测点去噪后数据及各...
- 苏怀智杨贝贝韩彰杨孟骆鸿方正吴文源
- 文献传递
- 基于相空间重构的大坝服役性态小波支持向量机预测模型被引量：4
- 2016年
- 通过支持向量机与相空间重构、小波分析、粒子群算法等的组合应用,充分考虑大坝原型监测数据特征,开展了大坝变形性态预测模型研究。为提升模型的抗噪能性,首先利用小波分析工具对监测数据序列进行时频分解,对分解所得的高频子序列实施阈值去噪处理;进而在借助混沌相空间重构技术,计算各子序列延迟时间与嵌入维数的基础上,重构各子序列的相空间。依据去噪和重构后的变形子序列,建立大坝变形性态支持向量机预测模型。考虑到支持向量机惩罚因子与核函数参数对模型预测精度影响显著的特点,引入粒子群算法,并通过支持向量机的参数寻优,进一步提高了模型的预测精度。工程实例分析表明,相空间重构的大坝变形性态小波支持向量机预测模型具有较强的抗噪和泛化能力,且能够更好地辨识蕴含于大坝原型监测数据中的时频非线性特征,更利于大坝变形性态的精准预测。
- 杨贝贝
- 关键词：大坝安全相空间重构小波分析支持向量机
- 大坝实测服役性态抗噪预测模型
- 2017年
- 大坝变形、渗流、应力应变等服役性态的原型监测数据序列,多具有非线性特征且易受噪声污染。为基于原型监测数据,通过构建大坝服役性态预测模型,高效合理地拟合和预测大坝非线性服役性态,需高度重视模型抗噪能力和泛化能力的提升。源于此目标,综合应用小波、支持向量机(SVM)、粒子群算法(PSO)等工具,开展了大坝实测服役性态抗噪预测模型的构建方法和应用研究。在对大坝服役性态原型监测数据小波消噪处理的基础上,借助支持向量机,建立了大坝实测服役性态预测模型;考虑模型精度受SVM惩罚因子及核函数参数影响显著的特点,引入PSO算法,实现了支持向量机参数的寻优。将文中方法应用于某实际大坝变形实测性态预测模型的构建,结果表明,所构建的抗噪预测模型较传统统计回归模型,在预测能力方面有一定的优越性,且对样本数量方面的要求可适当放宽,体现出较强的工程实用性。
- 杨贝贝
- 关键词：大坝安全
- 大坝位移的改进非等间距GM(1,1)预测模型被引量：5
- 2018年
- 基于灰色理论建立的GM(1,1)灰色预测模型常被用于大坝位移实测资料序列的分析。为提高大坝位移预测精度,在分析传统GM(1,1)预测模型构建原理、步骤的基础上,提出了对原始数据序列进行平滑处理、对背景值和残差序列进行优化等方法,建立了大坝位移预测的改进非等间距GM(1,1)模型,并用某大坝水平径向位移监测数据对其进行了检验,结果表明:改进的模型在大坝位移预测中的适用性更强,不仅提高了预测精度,而且保留了灰色模型建模灵活、所需数据少等优点,用于短期预测效果较好,用于长期预测的效果有待考证。
- 付浩雁杨贝贝杨贝贝郭英嘉胡德华
- 关键词：大坝位移
- 基于蛙跳算法与卡尔曼滤波的大坝位移预测模型优化
- 2016年
- 为提高传统大坝位移统计模型的预测能力,引入蛙跳算法和卡尔曼滤波等,基于最小二乘法确定统计模型回归系数,采用蛙跳算法对回归系数进行优化;运用卡尔曼滤波法将回归系数作为状态方程的状态向量,使预测模型能实时反映监测数据的变化。工程算例应用结果表明,基于蛙跳算法与卡尔曼滤波的大坝位移预测优化模型能有效提高统计模型的预测精度,可为大坝位移预测提供参考。
- 方正付浩雁杨贝贝郭英嘉
- 关键词：蛙跳算法卡尔曼滤波大坝安全
- 大坝安全监测系统综合评价方法研究被引量：5
- 2016年
- 为准确合理的对大坝安全监测系统进行评价,运用可拓学理论,构造物元可拓分析模型。利用物元的可拓性确定监测系统工作状态的定性描述,利用可拓集的关联函数确定评价指标对监测系统状态影响程度的定量描述,将定量与定性分析相结合;传统权重的确定一般采用主观赋权法,忽略了客观因素的影响,因此本文引入层次分析法(AHP)与熵权法相结合的方法确定指标体系的权重,综合考虑主客观因素的影响。实例表明,该模型评价的结果与实际相符,为大坝安全监测系统评价提供了新思路。
- 杨贝贝苏怀智付浩雁郭英嘉方正
- 关键词：大坝安全监测系统AHP信息熵
- 基于SFLA的改进非等间距GM(1,1)预测模型
- 2016年
- 将大坝位移监测量认为是一定范围内变化的灰色量。基于灰色理论,建立的大坝位移灰色预测模型,常被用于大坝位移实测资料序列的分析和预测。在对传统GM(1,1)预测模型构建原理论述的基础上,通过引入混合蛙跳算法,残差修正方法等,研究提出了基于改进非等间距GM(1,1)的大坝位移预测模型,结合工程实例,在对大坝位移原始监测资料分析的基础上,将改进GM(1,1)预测模型与传统GM(1,1)预测模型进行了对比分析。结果表明,改进GM(1,1)预测模型的预测精度有较大提高。
- 付浩雁杨贝贝胡德华郭英嘉方正
- 关键词：大坝位移混合蛙跳算法
- 大坝安全综合评价研究被引量：5
- 2016年
- 大坝安全评价是一个典型的多层次多指标综合评价问题,其中各评价指标权值的合理确定,对大坝安全评价结果具有重要的影响。提出一种基于量子遗传算法和层次分析法相结合的大坝安全指标权值计算模型和综合评价实现方法,以矩阵一致性指标作为量子遗传算法的适应度函数,将求解权值转化为非线性优化求解问题,基于量子遗传算法进行权值智能寻优,求得最佳权值;以所求结果为基础,借助物元可拓方法,实现大坝安全状况的评价。实例计算结果表明这种新型权值计算模型确定的大坝安全指标权值,比传统的权值计算模型结果更精确,收敛速度更快,评价结果准确,具有一定的理论意义和实用价值。
- 郭英嘉朱凯付浩雁杨贝贝方正
- 关键词：大坝安全综合评价量子遗传算法层次分析法
- 基于小波核函数和支持向量机的大坝变形预测被引量：9
- 2016年
- 支持向量机中核函数的选择对大坝监控模型预测精度具有较大影响。基于支持向量机结构风险最小化以及小波框架理论,提出用小波核函数代替高斯径向基核函数(RBF),并采用粒子群算法对支持向量机的参数进行寻优,得到一种新的大坝变形预测模型。针对某实际工程,基于监测数据,将该模型与采用RBF核函数的支持向量机模型以及统计回归模型做对比,结果显示采用小波核函数的支持向量机模型模拟精度更高,泛化能力更强。
- 杨贝贝
- 关键词：小波分析支持向量机核函数粒子群算法
- 基于SFLA的改进非等间距GM (1,1)预测模型
- 坝位移监测量认为是一定范围内变化的灰色量.基于灰色理论,建立的大坝位移灰色预测模型,常被用于大坝位移实测资料序列的分析和预测.在对传统GM(1,1)预测模型构建原理论述的基础上,通过引入混合蛙跳算法,残差修正方法等,研究...
- 付浩雁杨贝贝胡德华郭英嘉方正
- 关键词：大坝混合蛙跳算法
