[发明专利]一种精确预测大坝坝体垂直变形量的方法

权利要求书

1.一种精确预测大坝坝体垂直变形量的方法，包括以下步骤：

第一步、将监测数据按时间顺序分为两部分：一部分为时间在前的学习数据M，且M的个数必须大于或等于10；另一部分为其余时间的检验数据J；

第二步、利用学习数据M建立i种预测方法的数学模型，其中i=1,2,…m；i≥2；

第三步、计算各种预测方法的稳定度：

a、大坝时间序列监测值为y_t(t＝1,2,Λn),根据第二步建立的m种不同的单项预测模型，y_it＝(i＝1,2,Lm)为第i种单项模型在t时刻的学习值或预测值，按公式（1）计算第i种单项模型在第t期误差e_it：

e_it＝y_t-y_it   （1）

按公式（2）计算第i种单项模型在第t期的精度A_it：

Ait=1,0≤|eityt|≤α1-|eityt|,α<|eityt|<β0,|eityt|≥β---(2)]]>

其中，0≤α＜β≤1,α默认取0值，β默认取1值；

b、若第i种单项模型首先进行N期学习，然后进行T期预测，按公式（3）计算第i种模型的平均学习精度ε_i，第i种模型的平均预测精度η_i：

ϵi=Σt=1NAit/N(i=1,2,Λm)---(3)]]>

ηi=Σt=N+1N+TAit/T(i=1,2,Λm)]]>

c、然后，通过公式（4）计算第i种模型稳定度S_i:

Si=ηi|ηi-ϵi|+σ---(4)]]>

σ为任意无穷小；

第四步、确定组合方法模型权系数：

令w_i为第i种模型在m种单项模型中所占的权重，则组合模型权系数通过公式（5）确定为：

wi=siΣi=1ms---(5)]]>

第五步、根据公式（6），建立基于稳定度的大坝坝体垂直变形量预测模型：

yt=Σi=1mwiyit---(6)]]>

式中，y_t为t时刻的坝体垂直变形量预测值，w_i为组合模型中第i种模型的权重，y_it为第i种模型t时刻的坝体垂直变形量预测值。

2.根据权利要求1所述精确预测大坝坝体垂直变形量的方法，其特征在于：第二步所述预测方法的数学模型包括逐步回归方法预测模型、灰色GM（1,1）方法预测模型、BP神经网络方法预测模型。