【摘 要】
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针对传统建模精度低及预测数据的噪声干扰,采用提升小波变换算法对大坝原始数据进行消噪处理,并通过Volterra级数自适应预测模型对大坝的位移量做了仿真试验。结果表明,该模
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,
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针对传统建模精度低及预测数据的噪声干扰,采用提升小波变换算法对大坝原始数据进行消噪处理,并通过Volterra级数自适应预测模型对大坝的位移量做了仿真试验。结果表明,该模型短期预测精度较高、计算量小,便于工程应用。
In view of the low accuracy of traditional modeling and the noise interference of prediction data, the original data of dam was denoised using lifting wavelet transform algorithm. The dam displacement was simulated by Volterra series adaptive prediction model. The results show that the model has higher short-term prediction accuracy, less computation and is convenient for engineering application.
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