基于自適應時序分解篩選的大壩變形預測模型

摘要： 高精度的大壩變形分析和預測是掌握大壩工作性態(tài)、診斷大壩異常的重要手段。針對現(xiàn)有模型信息特征挖掘不充分、泛化能力弱、難以實現(xiàn)精準預測等問題，采用灰狼算法優(yōu)化自適應噪聲完備經驗模態(tài)分解解決多維參數(shù)標定問題，使用閾值評價指標保留變形時序數(shù)據的有效信息特征；引入交叉驗證的遞歸特征選擇法通過多個學習器綜合篩選出最優(yōu)因子集，移除冗余特征、提取有效信息并增強模型可解釋性；考慮時序數(shù)據特性優(yōu)化... （共14頁）