基于变形信息分解的大坝变形趋势判断及预测研究

摘要

在分离大坝变形数据信息的基础上,利用重标极差法实现大坝变形趋势判断,然后利用优化极限学习机及混沌理论实现大坝变形预测.重标极差分析表明,大坝变形始终具有正向持续性,但其程度具有减弱趋势.在变形预测过程中,模型参数的递进优化不仅能提高预测精度,还能有效提高其稳定性,预测模型的相对误差均值均小于2％,验证了本文预测思路的有效性.大坝变形趋势判断及预测结果一致性较好,均认为大坝变形仍会进一步增加,但增加幅度相对较小,趋向于稳定发展.