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基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型
引用本文:杨 杰,杨 丽,李建伟,包天栋.基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型[J].西北农林科技大学学报(社会科学版),2010,38(2):206-210.
作者姓名:杨 杰  杨 丽  李建伟  包天栋
作者单位:西安理工大学水利水电学院;水资源与水电工程科学国家重点实验室;
基金项目:国家自然科学基金项目(50779051); 水资源与水电工程科学国家重点实验室开放基金项目(2007B037); 陕西省教育厅专项科研计划项目(07JK354); 西安理工大学科学研究基金项目(106-210509)
摘    要:【目的】针对常规大坝变形监测回归模型中存在的因子多重相关性干扰和模型拟合效果欠佳问题,进行偏回归模型优化方法研究。【方法】将改进的遗传算法引入大坝变形监测偏回归模型,利用遗传算法强大的自适应全局优化搜索功能,对偏最小二乘回归模型进行优化,建立了基于改进遗传算法-偏最小二乘回归的大坝变形监测模型。【结果】工程实例研究与对比分析表明,改进遗传算法-偏最小二乘回归模型在一定程度上改善了原偏回归模型存在的拟合效果不佳的问题。【结论】改进遗传算法-偏最小二乘回归模型具有较好的拟合与预测能力,有较强的工程实用性。

关 键 词:改进遗传算法  偏最小二乘法  回归模型  大坝变形监测
收稿时间:2009/8/15 0:00:00

Monitoring model for dam deformation based on partial least-squared regression and improved genetic algorithm
YANG Jie,YANG Li,LI Jian-wei,BAO Tian-dong.Monitoring model for dam deformation based on partial least-squared regression and improved genetic algorithm[J].Journal of Northwest Sci-Tech Univ of Agr and,2010,38(2):206-210.
Authors:YANG Jie    YANG Li  LI Jian-wei  BAO Tian-dong
Institution:YANG Jie1,2,YANG Li1,LI Jian-wei1,BAO Tian-dong1(1 Institute of Water Resources , Hydro-electric Engineering,Xi\'an University of Technology,Xi\'an,Shaanxi 710048,China,2 State Key Laboratory of Water Resources , Hydropower Engineering Science,Wuhan,Hubei 430072,China)
Abstract:
Keywords:improved genetic algorithm  partial least-squared  regression model  dam deformation monitoring  
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