【摘 要】
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为了提高混凝土坝位移趋势的预测精度,提出了一种基于主成分分析（PCA）和径向基（RBF）神经网络的混凝土坝位移趋势性预测模型（PCA-RBF）。首先,利用主成分分析,将混凝土坝多测点的径向
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心
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为了提高混凝土坝位移趋势的预测精度,提出了一种基于主成分分析（PCA）和径向基（RBF）神经网络的混凝土坝位移趋势性预测模型（PCA-RBF）。首先,利用主成分分析,将混凝土坝多测点的径向位移监测数据降维,消除影响分量数据集的多重相关性,分别提取出主元位移和主元影响分量。然后,把主元位移和主元影响分量输入径向基神经网络并构建模型,对提取出的主元位移进行预测。最后,将本法应用于某混凝土坝,结果表明,PCA-RBF模型的均方根误差（RMSE）,平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）分别为2.0
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