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基于EMD-PSO-ELM算法的大坝变形预测研究
摘要
本文基于EMD-PSO-ELM算法，对大坝变形进行预测研究。首先，利用EMD方法对已有数据进行分解和重构，得到各个频率的分量。然后，通过PSO算法优化ELM神经网络的参数，构建预测模型，并使用该模型对未来的大坝变形进行预测。最后，通过实验验证了该方法的可行性与有效性。
关键词：EMD；PSO；ELM；大坝变形预测；神经网络
Abstract
BasedontheEMD-PSO-ELMalgorithm,thispaperstudiesthedeformationpredictionofdams.Firstly,theEMDmethodisusedtodecomposeandreconstructtheexistingdatatoobtainthecomponentsofeachfrequency.Then,thePSOalgorithmisusedtooptimizetheparametersofELMneuralnetworktoconstructthepredictionmodel,andthismodelisusedtopredictthefuturedeformationofdams.Finally,thefeasibilityandeffectivenessofthismethodareverifiedbyexperiments.
Keywords:EMD;PSO;ELM;damdeformationprediction;neuralnetwork
1.引言
大坝是水利水电工程的重要组成部分，对于保证水资源的可持续利用和经济社会的可持续发展具有重要作用。然而，由于大坝所处的自然环境和人类活动的影响，大坝的变形问题一直是水利水电工程建设中的热点问题。因此，对大坝变形进行预测研究具有重要的现实意义和应用价值。
近年来，随着计算机技术的不断发展和应用，神经网络逐渐成为预测大坝变形的有效方法之一。在神经网络中，ELM（极限学习机）算法因其快速、精度高等优点，在大坝变形预测中得到了广泛应用。但是，对于ELM算法来说，模型的参数设置和优化一直是一个难题。因此，本文采用EMD（经验模态分解）和PSO（粒子群优化）算法对ELM算法进行优化和改进，以提高大坝变形预测的精度和效率。
2.EMD-PSO-ELM算法原理
2.1EMD算法
EMD算法是一种基于局部信号特征的信号分解方法，它将信号分解成多个有限希尔伯特变换（Hilbert-HuangTransform，HHT）分量，每个分量都代表着不同的频率。在EMD算法中，首先利用HHT将原始信号分解成一系列固有模式函数（IntrinsicModeFunctions，IMF），然后通过不断迭代的方式，得到多个IMF组成的分解结果，最后再将分解结果进行重构。这样得到的分解和重构结果更能反映信号的本质特征和变化趋势。
2.2PSO算法
PSO算法是一种基于群体智能的优化算法，模拟鸟群在寻找食物的过程中的行为和策略。在PSO算法中，每一只鸟都代表一个搜索点，每个搜索点根据自身的历史位置和群体的最优位置进行调整，以寻找全局最优解。通过多次迭代，不断更新每个搜索点的位置和速度，最终得到优化的结果。
2.3ELM算法
ELM算法是一种基于单层前向神经网络的学习算法，它的特点是具有快速学习速度、较少的参数和良好的泛化能力。在ELM算法中，随机生成输入层与隐藏层之间的连接权值和隐藏层的偏置，然后利用输入数据训练神经网络，得到输出权值和偏置，从而用于预测未知数据。
2.4EMD-PSO-ELM算法流程
本文所提出的EMD-PSO-ELM算法流程如下：
（1）利用EMD算法对原始数据进行分解和重构。
（2）根据分解结果，将原始数据分为多个子数据，每个子数据代表一个不同的频率分量。
（3）将多个子数据作为输入数据，利用PSO算法对ELM网络的参数进行优化和调整。
（4）利用优化后的ELM网络进行训练和预测，得到大坝变形预测结果。
3.实验设计与结果分析
3.1实验设计
本文选取某水电站的大坝变形数据作为实验数据，利用EMD-PSO-ELM算法对其进行预测，并将预测结果与其他预测方法进行比较。具体实验步骤如下：
（1）利用EMD算法对原始数据进行分解和重构，得到多个IMF分量。
（2）将分解后的数据按照时间顺序分为训练集和测试集，其中训练集用于ELM网络的参数优化，测试集用于预测和评估模型的性能。
（3）利用PSO算法对ELM网络的参数进行优化和调整，包括输入权值、隐藏层节点数和偏置。
（4）利用优化后的ELM网络进行训练和预测，得到大坝变形预测结果。
（5）将预测结果与其他预测方法进行比较，包括ARIMA、BP神经网络等。
3.2结果分析
经过多次实验和比