基于KPCA-ICFSFDP-MOGP的拱坝多测点变形数据预处理及预测方法
Advances in Science and Technology of Water Resources（2023）
Abstract
为更高效地对高拱坝的多测点变形数据进行分析,引入了核主成分分析(KPCA)算法重构误差以识别多测点序列中的异常值;为解决用于测点聚类的密度峰值聚类(CFSFDP)算法高维表现较差的问题,利用KPCA算法对其进行降维操作,并提出了自动选取聚类中心与截断距离的改进CFSFDP(ICFSFDP)算法;基于KPCA-ICFSFDP和多输出高斯过程(MOGP)算法,按分区建立了多测点变形MOGP回归模型.实例验证结果表明,对于簇内点数量较少的类,相较于不分区的MOGP模型,预测效果得到了一定的提升,同时在整体MOGP模型表现良好的测点,分区后仍然保持较高的预测精度,且与单输出高斯过程模型对比均有所提升.
MoreKey words
high arch dam,multi-point deformation,KPCA,CFSFDP,MOGP
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined