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基于EEMD-ELM的大坝变形预测模型
基于EEMD-ELM的大坝变形预测模型
摘要：
近年来，大坝安全问题成为了全球范围内的重要研究课题。大坝变形的预测对于大坝结构的安全性评估和维护具有重要意义。传统的预测模型存在着数据非线性、多变量关联性较强的特点。本文通过将经验模态分解方法（EEMD）与极限学习机（ELM）相结合，提出了一种基于EEMD-ELM的大坝变形预测模型。通过对实际大坝监测数据的分析，验证了该模型具有较好的预测效果和较高的准确性。
关键词：EEMD-ELM，大坝变形预测，经验模态分解方法，极限学习机
1.引言
大坝在水力工程中起着关键作用，然而，大坝的变形问题一直是人们关注的焦点。大坝的长期使用和不断变化的环境条件可能会导致大坝结构的稳定性受到威胁，因此对大坝变形进行准确预测具有非常重要的意义。传统的预测方法，如回归分析和时间序列分析，通常将大坝变形看作是线性关系或有限次多项式关系的问题。然而，大坝变形数据往往具有非线性和多变量关联性的特点，因此传统方法往往无法满足对大坝变形的准确预测需求。
经验模态分解方法（EEMD）是一种非线性和自适应的信号分解方法，能够将原始信号分解成一系列称为固有模态函数（IMF）的同频信号。极限学习机（ELM）是一种单层前向神经网络，具有快速学习速度和良好的泛化能力。本文通过将EEMD与ELM相结合，提出了一种新的大坝变形预测模型，即EEMD-ELM模型。
2.EEMD-ELM的方法
2.1EEMD方法
EEMD方法是一种将信号分解成有限个固有模态函数的方法。EEMD通过迭代方式来消除原始信号中的高频成分，直到得到固有模态函数为止。首先，将原始信号添加高斯白噪声形成扩展信号。然后，对扩展信号进行Hilbert变换，得到相位序列。接下来，根据相位序列的极值点对扩展信号进行插值处理，得到插值序列。最后，对插值序列减去原始信号得到一个固有模态函数，重复上述过程直到得到满足停止条件的固有模态函数。
2.2ELM方法
ELM方法是一种单层前向神经网络，其特点是随机初始化隐含层的输入权值和偏置，然后利用正则化最小二乘法求得输出层的权值。ELM方法具有快速学习速度和良好的泛化能力。
3.EEMD-ELM的大坝变形预测模型
EEMD-ELM的大坝变形预测模型包括以下步骤：
（1）数据预处理：对原始大坝变形监测数据进行数据清洗和归一化处理，以减小数据的尺度差异。
（2）EEMD分解：对预处理后的数据利用EEMD方法进行信号分解，得到一系列固有模态函数。
（3）特征提取：从分解后的固有模态函数中提取相关特征，作为ELM的输入。
（4）ELM训练：将提取的特征作为ELM的输入，大坝变形数据作为ELM的输出，利用ELM方法进行训练，得到模型的权值和偏置。
（5）预测：利用训练好的ELM模型对未来的大坝变形进行预测。
4.实验结果与分析
本文利用实际大坝变形监测数据进行了实验，通过比较EEMD-ELM模型和传统的回归分析模型的预测结果，验证了EEMD-ELM模型的有效性。
结果表明，EEMD-ELM模型在大坝变形预测方面取得了较好的效果。与传统的回归分析模型相比，EEMD-ELM模型能够更好地捕捉到大坝变形数据的非线性特征，提高了预测的准确性和稳定性。
5.结论
本文基于EEMD-ELM方法提出了一种新的大坝变形预测模型，并通过实际数据验证了其有效性。该模型在大坝变形预测方面具有较好的预测效果和较高的准确性。本文的研究为大坝变形预测提供了一种新的方法，对于大坝结构的安全性评估和维护具有重要意义。
参考文献：
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