偏最小二乘回归神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用
邓念武 邱福清
(武汉大学水利水电学院 武汉 430072)
APPLICATION OF NEURAL NETWORK MODEL WITH PARTIAL LEAST-SQUARES REGRESSION INTO INTERPRETATION ON OBSERVATION DATA OF DAM
Deng Nianwu， Qiu Fuqing
(College of Water Conservancy and Hydropower Engineering，Wuhan University， Wuhan 430072 China)
摘要 偏最小二乘回归方法能较好地解决自变量之间的严重相关性问题，神经网络模型可以克服模型必须是基本观测数据的线性和非线性组合的局限。研究将两者有机地联系起来，建立偏最小二乘回归神经网络模型，以克服上述不足。实例分析表明，本模型预报精度较高。
关键词 ：
偏最小二乘回归 ,
神经网络 ,
资料分析 ,
预报
Abstract ：Partial least-squares regression method can resolve the problem of serious multicollinearity among variables，and the neural network can overcome the shortcoming that the conventional models must be the combination of linearity and non-linearity of imput data. The two methods, neural network model with partial least-squares regression of observation data of dam are combined. The result of an example shows that the prediction is of high precision with the proposed method.
Key words ：
partial least-squares regression
neural network
interpretation
prediction
引用本文:
邓念武 邱福清 . 偏最小二乘回归神经网络模型在大坝观测资料分析中的应用[J]. 岩石力学与工程学报, 2002, 21(07): 1045-1048.
链接本文:
https://rockmech.whrsm.ac.cn/CN/Y2002/V21/I07/1045
1 王惠文 . 偏最小二乘回归方法及其应用 [M]. 北京：国防工业出版社， 1999
2 张立明 . 人工神经网络的模型及其应用 [M]. 上海：复旦大学出版社， 1993
3 李珍照 . 大坝安全监测 [M]. 北京：中国电力出版社， 1997
4 吴中如 . 水工建筑物安全监控理论应用 [M]. 南京：河海大学出版社， 1990
5 邓念武 . 大坝空间位移偏回归模型和神经网络模型 [ 博士学位论文 ][D]. 武汉：武汉大学， 2001
[1]
王志良1，肖智桓1，申林方1*，刘海明1，李 泽1，李 淼2. 基于物理信息神经网络能量桩周土体热–力耦合高效求解方法
[2]
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[3]
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[4]
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[5]
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[7]
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[9]
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[10]
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[12]
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[13]
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[15]
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2002, Vol. 21 
