基于小波去噪的高斯过程回归模型在面板堆石坝沉降预测中的应用研究

来源：水资源与水工程学报杂志2023年第3期北京时间：

作者：黄灵芝，陈思琦，李成宇，司政，张飞跃

单位：（1.西安理工大学水利水电学院,2.四川水发勘测设计研究有限公司,3.西安理工大学三期建设管理处

摘要：引起面板堆石坝沉降变形的环境因素复杂，观测数据呈现出明显的噪声干扰特性，限制了数学模型拟合及预测的精度。对原始信号进行小波变换可有效分解其中的有用信号和噪声，因此，引入小波变换理论建立了基于小波阈值去噪的数学模型，并对面板堆石坝（CFRD）的沉降变形实测数据实施去噪，再对去噪后的数据进行高斯过程回归（GPR），建立了预测堆石坝沉降变形的模型。依托CFRD的实测沉降变形资料，采用Wavelet-GPR模型对大坝沉降进行了拟合与预测，并与未进行去噪的GPR模型计算结果进行对比。结果表明：Wavelet-GPR模型观测值与预测值的残差符合正态分布，去噪后学习段的均方根误差（RMSE）由0.928 7 mm减小至0.457 7 mm，平均绝对误差（MAE）由0.485 0 mm减小至0.330 6 mm；预测段的RMSE由1.308 9 mm减小至0.917 6 mm，MAE由0.926 3 mm减小至0.730 3 mm；且去噪后模型的样本观测值个数在其预测值95%置信范围内的占比有明显提升。因此，利用小波阈值去噪对实测沉降数据进行降噪处理能够降低噪声导致的数据观测值与真实值之间的误差，Wavelet-GPR模型用于预测面板堆石坝的沉降变形具有实用性与可靠性。

关键词：面板堆石坝变形,沉降预测,小波阈值去噪,高斯过程回归

基金资助：国家自然科学基金项目（41731289、51879217）；联合基金项目-企业-引汉济渭联合基金项目（2021JLM-46）