基于主成分的大坝观测数据多效应量统计分析研究

被引:23
作者
虞鸿 [1 ,2 ]
吴中如 [1 ,2 ]
包腾飞 [1 ,2 ]
张岚 [1 ,2 ]
机构
[1] 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
[2] 河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心
关键词
大坝安全监控; 多效应量; 主成分分析; 数据缩减;
D O I
暂无
中图分类号
TV698.1 [水工建筑物的监测与原型观测];
学科分类号
摘要
传统的单效应量分析在处理具有多重共线性的大坝监测数据时有较大的局限性,本文引入主成分分析方法对相关的多效应量进行重构,探讨确定主成分的方法,提取影响数据变异的少数主成分.对于稳定的观测数据建立基于主成分的多效应量观测值整体控制域;对于有趋势性变化的观测数据,在建立主成分统计预报模型的基础上建立了未来观测值的控制域.通过工程实例证明,利用主成分分析方法进行多效应量分析可以实现数据缩减,减少数据冗余,降低噪声和虚假报警率,能够进行高效地数据分析,具有广阔的应用前景.
引用
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页码:830 / 839
页数:10
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共 1 条
[1]   主成分神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用 [J].
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大坝观测与土工测试, 2001, (05) :14-16