刘立军
- 作品数：4 被引量：36H指数：3
- 供职机构：浙江大学建筑工程学院水工结构与水环境研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：水利工程更多>>
- 观测数据分析中几种方法的探讨 (一)回归—时间序列模型和贝叶斯预测模型被引量：12
- 2003年
- 首先 ,叙述用回归分析与随机时间序列技术的组合方法来处理大坝的监测数据。通常 ,回归分析后的残差序列并不满足白噪声假设 ,这个理论缺陷在一定程度上降低了监测的可靠性和预测的正确性。为此 ,采用鲍克斯—詹金斯方法对残差序列进行再处理。按照上述组合方法求得的计算数据能更好地吻合实测数据 ,最终的误差序列能符合白噪声特性 ,并使拟合和预测的正确程度有了较大改善。然后 ,利用贝叶斯动态模型分析监测资料。采用贝叶斯模型时 ,由于状态参数 (相当于回归系数 )能及时调整跟踪 ,故所得的结果比常规回归分析的结果有更高的精度 。
- 汪树玉刘国华刘立军张利
- 关键词：水工建筑物大坝
- 大坝监测分析中的贝叶斯动态模型被引量：13
- 1998年
- 本文探讨大坝监测资料的动态分析问题，贝叶斯线性动态模型的建立，递推解法，以及初始先验估计和状态噪声的取值等．从实例的数据看，成果是合理的．
- 汪树玉刘国华刘立军李富强
- 关键词：贝叶斯模型大坝监测
- 大坝监测分析中的贝叶斯动态模型被引量：3
- 1997年
- 本文探讨大坝监测资料的动态分析问题,包括贝叶斯线性动态模型的建立,递推解法,以及初始先验估计和状态噪声的取值等.从二个实例的数据看,成果是合理的,比现用的最小二乘回归模型要好,预测精度高,能实现在线监控,表明大坝监测分析中应用贝叶斯方法是可行的,值得推广应用.
- 汪树玉刘国华刘立军李富强
- 关键词：贝叶斯模型大坝监测
- 因素分析法在观测数据处理上的应用被引量：10
- 1998年
- 本文应用因素分析法进行大坝监测数据的整体分析，文中讨论了数学模型、因素提取的特征值法、旋转变换与因素解释等问题．计算示例表明，确能从大量观测数据中提取出含义明确的关键因素，它们与坝体变形性质吻合；由因素分析模型复制得到的数据与原数据很接近，有很高的相关系数；利用因素分析还能对观测数据进行检错、校正与补缺．
- 汪树玉刘国华李富强刘立军
- 关键词：大坝监测数据处理
