【摘 要】
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针对大坝内部垂直位移数据序列不仅具有周期性、平稳性,且在频域上存在高、低频,显著的多尺度等特性,本实验利用多尺度小波分析的原理与方法对数据序列进行分解,对低频序列和
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针对大坝内部垂直位移数据序列不仅具有周期性、平稳性,且在频域上存在高、低频,显著的多尺度等特性,本实验利用多尺度小波分析的原理与方法对数据序列进行分解,对低频序列和高频序列分别建立AR模型和BP神经网络模型并进行预测,最后叠加各个序列的预测值,得到数据序列的预测结果。该方法适用于大坝垂直位移的预测,结果与自回归模型及单BP神经网络模型相比,该模型具有更高预测精度。
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