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基于奇异值分解算法的大坝监测数据回归模型
  • ISSN号:1671-3893
  • 期刊名称:《水电自动化与大坝监测》
  • 时间:0
  • 分类:TV698.1[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[1]浙江省水利河口研究院 浙江大学建筑工程学院 浙江省杭州市 浙江省杭州市
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50609024);; 浙江省自然科学基金资助项目(Y506138)
中文摘要:

针对大坝观测数据统计回归计算中出现的数据共线性和观测数据中的粗差问题,应用奇异值分解算法计算大坝统计模型中的系数。计算结果表明,基于奇异值分解算法的模型能够在这2个常见问题上均取得较满意的结果。

英文摘要:

Aiming at the colinearity of data and gross-error existing in dam monitoring data regression analysis,the Singular Value Decomposition(SVD) algorithm is applied to estimate the coefficients of the dam statistic model.The example shows that the algorithm is effective in solving the two problems.

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期刊信息
  • 《水电自动化与大坝监测》
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国家电力自动化研究院
  • 主编:薛禹胜
  • 地址:南京市南瑞路8号
  • 邮编:210003
  • 邮箱:hadm@nari-china.com
  • 电话:025-83092055 83409559
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-3893
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1641/TV
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 江苏省优秀期刊,1997年、1999年省期刊印刷质量二等奖和一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:3882