ELMD-LSSVM大坝变形预测模型：多尺度分析与应用

"大坝变形多尺度分析ELMD-LSSVM预测模型是针对局部均值分解（LMD）过程中的模式混淆问题，采用总体局部均值分解（ELMD）与最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合的方法，构建的一种预测模型，用于大坝变形的多尺度预测。该模型通过ELMD对大坝变形序列进行分解，提取出特征分量（PF分量），然后用LSSVM进行预测，最后将各分量预测结果叠加重构，得出大坝变形的预测值。实证分析表明，ELMD-LSSVM方法能有效减弱模态混叠效应，更深入地挖掘数据的物理机制和规律，为大坝安全监控提供了有力工具。" 本文研究的是大坝变形监测的一个重要问题，即如何准确预测大坝的变形趋势。局部均值分解（LMD）是一种信号处理技术，常用于非线性、非平稳信号的分析，但其在处理过程中可能出现模式混淆。为解决这一问题，研究者提出了总体局部均值分解（ELMD），这是一种改进的LMD方法，能够更好地保持信号的本征特性，减少模态混叠。 最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种机器学习算法，适用于非线性预测和分类任务。在本文中，LSSVM被用来对ELMD分解后的特征分量进行外推预测。支持向量机（SVM）以其优秀的泛化能力和处理小样本的能力而著名，而LSSVM则通过最小二乘法简化了SVM的求解过程，使其在大数据集上也能高效运行。 通过对比分析多元回归分析、LSSVM以及ELMD-LSSVM这三种模型在大坝变形监测数据上的应用，研究发现ELMD-LSSVM模型在拟合和预测效果上更为优越。它能够更精确地捕捉到大坝变形的复杂动态，并且能够从多尺度角度进行预测，这对于大坝的安全管理和风险评估具有重大意义。 此外，该研究还涉及了国家自然科学基金项目和江西省自然科学基金项目的支持，以及测绘地理信息江西省研究生创新教育基地的资助，体现了学术界对该领域研究的重视。文章的作者们分别来自不同的研究机构，包括东华理工大学、流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室、香港理工大学和南昌航空大学，这显示了跨学科合作在解决实际问题中的重要作用。 "大坝变形多尺度分析ELMD-LSSVM预测模型"是基于信号处理理论和机器学习技术的创新应用，旨在提高大坝变形预测的精度和可靠性，对于保障水电设施的安全运营具有重要意义。这种模型不仅对大坝变形监测有直接贡献，也为其他领域的非线性、非平稳信号预测提供了参考。