%0 Journal Article
%T 基于lmd与样本熵的多尺度大坝变形预测
%A 罗亦泳
%A 张立亭
%A 周世健
%A 张豪
%J 人民长江
%P 67-71
%D 2016
%X ？针对大坝变形数据的多尺度特征，将局域均值分解、样本熵及高斯过程算法应用于大坝变形预测中，提出了多尺度大坝变形预测新模型。首先利用局域均值分解算法对变形数据进行多尺度分析，挖掘变形数据隐含的信息，随后根据各变形分量特征，构建基于高斯过程的多尺度大坝变形预测模型，并利用样本熵对模型进行简化。通过实例分析，证实该大坝变形预测新方法精度高于bp网络和最小二乘支持向量机模型。
%K 局域均值分解
%K 样本熵
%K 高斯过程
%K 变形预测
%U http://www.rmcjzz.com/CN/abstract/abstract11055.shtml