基于自適應時序分解篩選的大壩變形預測模型

摘要： 高精度的大壩變形分析和預測是掌握大壩工作性態、診斷大壩異常的重要手段。針對現有模型信息特征挖掘不充分、泛化能力弱、難以實現精準預測等問題，采用灰狼算法優化自適應噪聲完備經驗模態分解解決多維參數標定問題，使用閾值評價指標保留變形時序數據的有效信息特征；引入交叉驗證的遞歸特征選擇法通過多個學習器綜合篩選出最優因子集，移除冗余特征、提取有效信息并增強模型可解釋性；考慮時序數據特性優化... （共14頁）