基于EMD-小波阈值-NARX神经网络的混凝土重力坝应变预测

刘顶明; 付文涛; 赵鹏; 张海龙; 童广勤; 宋文杰

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251329

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基于EMD-小波阈值-NARX神经网络的混凝土重力坝应变预测

更新时间：2026-06-27

- 基于EMD-小波阈值-NARX神经网络的混凝土重力坝应变预测
- Vol. 44, Issue 6, Pages: 187-190+208(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国长江三峡集团有限公司高坝大库运行安全湖北省重点实验室
  2. 中国水利水电第八工程局有限公司
  3. 湖南省水利水电科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251329
  CLC： TP183;TV642.3;TV698.11
- Published：2026
- 稿件说明：
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刘顶明, 付文涛, 赵鹏, et al. 基于EMD-小波阈值-NARX神经网络的混凝土重力坝应变预测[J]. 2026, 44(6): 187-190+208.
DOI：

刘顶明, 付文涛, 赵鹏, et al. 基于EMD-小波阈值-NARX神经网络的混凝土重力坝应变预测[J]. 2026, 44(6): 187-190+208. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2026.20251329.

摘要

应变是混凝土重力坝结构性态变化的典型表征，应变监测对大坝安全具有重要意义。但应变传感器极易受无用信号干扰而产生噪声，为提高预测精度，采用经验模态法(EMD)+小波阈值对原始数据进行降噪处理，再采用NARX神经网络对降噪重构后的数据进行预测。实例表明，EMD-小波阈值降噪效果明显，EMD-小波阈值-NARX神经网络模型预测精度R值达到0.91以上，该模型通过掌握大坝的结构性态为大坝的安全监测提供了新的思路和方法，有助于维护大坝的安全稳定。

Abstract

关键词

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