基于KICA-RVM的大坝缺失监测数据插值方法

来源：水资源与水工程学报杂志2017年第1期北京时间：

作者：王娟，杨杰，程琳

单位：（西安理工大学水利水电学院

摘要：监测数据的缺失会给大坝的健康监控带来困难，因此，需要采用科学合理的插补方法对缺失数据进行插补，从而获取完整可靠的监测数据。根据测点的空间相关性，本文提出一种基于核独立分量分析(KICA)和关联向量机(RVM)相结合的大坝缺失监测数据插值方法。KICA-RVM采用KICA对原始自变量进行非线性变换并提取独立分量，形成特征自变量，通过特征值谱分析确定最佳特征变量个数，消除冗余信息干扰；采用RVM对KICA变换后的样本数据进行回归建模，从而获得强非线性表达能力且性能良好的模型。通过对某工程大坝监测资料进行分析，结果表明该插值方法具有良好的插值精度及稳定性。

关键词：大坝安全监测,核独立分量分析,相关向量机,插值方法

基金资助：国家自然科学基金项目(41301597)；西北旱区生态水利工程国家重点实验室开放基金项目(106-221210)