大坝监测数据多重共线性问题处理方法的比较研究
大坝安全监测中存在的问题及对策
大坝安全监测中存在的问题及对策摘要：因为在所有的工程建筑物的安全监测中，大坝的安全监测属于极其重要的环节，而且我国是世界上拥有大坝最多的国家，这使得我国十分重视大坝的安全，但大坝在实际运用过程中仍旧存在着很多问题，为保证人民的财产安全不受威胁，我们必须要采取手段加强大坝的安全监测工作，文章主要对大坝安全监测的内容和技术进行阐述，并对大坝安全监测中所存在的问题进行分析，提出一些建议，为大坝监测的发展提供一定方向。
关键词：大坝；安全监测；对策1 引言我国是一个大坝比较多的国家，至目前为止，其大坝数量已经超过10万座，其中中小型水库占比较多[1]，大坝作为水库的主要建筑物，大坝的安全不仅是关系到水库的正常使用，也关系到下游人民的安全财产等多方面的问题，属于重大的公共安全问题，因此我国必须重视大坝安全的监测、分析与预报，并且近年来我国不断的开发与利用水资源，必须对大坝安全的状况和发展趋势进行了解，确保通过有效的方式，对大坝的安全性进行增加[2]。
因此从大坝监测内容、技术以及所存在的问题，全方面的对大坝监测进行分析，了解大坝监测目前的发展情况，对大坝监测的进展起到指导性的作用[3]。
2 大坝安全监测存在的问题2.1 缺乏先进的检测技术水库大坝的监测数据需要精确、准时的收集传达，即便是遇到暴雨、狂风等恶劣环境之下，依旧需要对相关数据进行收集，避免后续工作受到影响。
但就目前情势，没有办法保证在恶劣环境下获取到准确无误的数据，虽然目前的技术已经弥补了传统人工监测方法，但是仍然存在着许多不足[4-5]。
随着科技的进步，自动化技术得到了很大的提高，自动化监测能够快速的读取数据，准确的分析数据，缩减了人员投入，监测环境有了一定的提升，因此应加大自动化安全监测的应用，提高监测的效率。
2.2 大坝运行易受外界干扰自然环境的影响大坝在投入运行以后，常常会出现变形现象，主要是由于在运行中受到自然环境因素的影响，在这种情况下，常常采用视准线来控制这种影响，但是该种方式受到温度的影响，当温度较低时，仪表表盘的指针会受到干扰，导致观测结果出现较大的偏差。
浅谈多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用
浅谈多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用
多元线性回归是一种用于分析多个自变量（X）与一个因变量（Y）之间的关系的统计方法，它可以用来预测因变量Y的取值。
大坝作为重要的水利工程设施，其安全性和稳定性一直备受关注。
大坝的变形监测是保证其安全的重要手段之一，而多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用，可以帮助工程师们更准确地分析大坝变形的趋势和规律，为大坝的安全运行提供重要的依据。
我们需要收集大坝的变形监测数据，这些数据通常包括大坝的变位、温度、水位等多个自变量，而因变量则是大坝的变形情况。
然后，我们可以利用多元线性回归模型来分析这些数据，建立自变量与因变量之间的关系。
多元线性回归模型的基本形式为：
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε
Y表示因变量，β0表示截距，β1、β2...βn表示自变量的系数，X1、X2...Xn表示自变量，ε表示误差项。
多元线性回归还可以用来判断自变量之间是否存在多重共线性，即自变量之间是否存在较强的相关性。
如果存在多重共线性，就需要对监测因素进行筛选和优化，以确保回归模型的准确性和可靠性。
多元线性回归还可以帮助工程师们进行变形趋势分析，通过对历史变形监测数据的回归分析，可以预测大坝未来的变形趋势，为大坝的维护和管理提供重要参考依据。
在实际的大坝变形监测数据处理中，多元线性回归模型的应用可以帮助工程师们更全面地分析大坝的变形情况，为大坝的安全运行提供重要的数据支持。
但需要注意的是，多元线性回归模型有一些前提假设需要满足，如线性关系、正态性、方差齐性等，因此在应用过程中需要对数据进行充分的检验和验证。
大坝安全监测中三种统计回归分析方法的比较分析
大坝安全监测中三种统计回归分析方法的比较分析发表时间：2019-01-03T15:49:50.847Z 来源：《基层建设》2018年第35期作者：陆游1 吕国辉2[导读] 摘要：大坝安全监测是掌握大坝运行状态，保证大坝安全运行的重要措施，也是检验设计成果和监察施工质量的有效手段。
1．广东天信电力工程检测有限公司广州 510600；2．中水东北勘测设计研究有限责任公司长春 130021摘要：大坝安全监测是掌握大坝运行状态，保证大坝安全运行的重要措施，也是检验设计成果和监察施工质量的有效手段。
本文通过对多元线性回归、逐步回归、主成分分析回归三种统计模型进行分析，讨论了这三种模型的建模原理、计算步骤、特点和优劣，最后引用某大坝的变形监测数据进行验证，得出了适应性最强的回归分析方法。
关键词：大坝安全监测；统计回归；多元线性回归；逐步回归分析；多重相关性；主成分分析回归Comparison of three methods of statistical regression analysis in dam safety monitoring.LU You 1 and LV Guohui 2（1．Guang Dong TianXin Electric Power Engineering Testing Co.，Ltd，Guangzhou 5106002．China Water Northeastern Investigation，Design & Research Co.，Ltd，Changchun 130021）Abstract：Dam safety monitoring is not only an important measure that can grasp the operational status and guarantee safe operation of the dam but also an effective mean that can test design results and monitor dam construction quality.This paper based on multivariate linear regression，stepwise regression，and principal component analysis，three kinds of statistical regression model analysis，discusses the model of the three principle，calculation steps and advantages.Finally，the deformation monitoring data of the dam is used to verify and the most adaptive regression analysis method is obtained.Key words：Dam safety monitoring，Statistical regression，Multivariate linear regression，Stepwise regression analysis，multiple correlativity，principle components analysis regression1 引言建国以来，我国共修建近8.6万多座各类水库，数量居世界之首，但是由于水文、地质、施工质量、材料老化、运行管理等多种原因，部分大坝存在着不同程度的病险问题。
浅谈多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用
浅谈多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用【摘要】本文主要探讨了多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用。
在首先介绍了研究背景和研究意义，为进一步讨论铺垫。
在分别阐述了多元线性回归的基本原理、在大坝变形监测中的具体应用、数据处理方法、以及通过案例分析进行实际效果评估和优缺点对比。
结论部分总结了多元线性回归在大坝变形监测中的实际效果和未来发展趋势。
本文旨在为大坝变形监测领域的研究者提供参考和借鉴，推动该领域的发展和进步。
【关键词】关键词：多元线性回归、大坝变形监测、数据处理、案例分析、优缺点对比、实际效果、未来发展趋势、研究背景、研究意义、结论、正文、引言1. 引言1.1 研究背景大坝是国家重要的水利设施，其安全性与稳定性对于水资源的调控和保障起着重要作用。
由于地质构造、气候变化等因素的影响，大坝在使用过程中可能会发生一定程度的变形。
对大坝的变形监测变得至关重要。
在大坝变形监测中，传统的监测方法主要依靠传感器采集数据，然后通过传统的统计分析方法进行处理。
这种方法存在着一些局限性，比如受到数据量和质量的限制、数据之间的相关性等。
本文将深入探讨多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用，以期为大坝变形监测提供新的思路和方法。
1.2 研究意义短了或者格式要求等等。
部分的内容如下：多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用具有重要的研究意义。
大坝作为水利工程中的重要组成部分，其安全性与稳定性直接关系到人们的生命财产安全。
而大坝的变形监测是确保大坝安全运行的必要手段。
通过多元线性回归对大坝变形监测数据进行处理，可以更准确地分析大坝的变形情况，为大坝的维护和管理提供科学依据。
多元线性回归在大坝变形监测中的应用有助于提高数据处理的效率和精确度。
通过建立多元线性回归模型，可以利用多个影响因素对大坝变形进行综合分析，从而更全面地了解大坝的状态变化。
这不仅可以更快速地发现变形趋势，还可以减少人为因素对数据处理结果的影响，提高数据处理的准确性和可靠性。
大坝变形观测数据处理方式分析与研究
大坝变形观测数据处理方式分析与研究随着大坝的建设规模越来越大、复杂性越来越高，对于大坝的安全管理也变得十分重要。
而大坝变形观测数据是评估大坝安全状况的重要依据之一。
对于大坝变形观测数据的处理方式，一般可以分为三类：基于时间序列分析的方法、基于统计分析的方法以及基于机器学习的方法。
基于时间序列分析的方法，通过对不同时间点的数据进行比较，来判断大坝的变形情况。
在这种方法中，往往采用了滑动平均、指数平滑等方式，将原始数据平稳化，方便后续的统计分析。
而时间序列分析中，最常用的指标就是平均值，标准偏差等。
这些指标可以用来对数据进行描述分析，并且利用方差分析的方法来寻找变形的原因。
基于统计分析的方法是将大坝变形观测数据看作一个概率分布，通过对数据分布的形态进行分析，来推断该变形数据的出现原因。
在这种方法中，常用的统计方法有K-S检验、卡方检验等方法，通过对数据的假设检验，可以判断是否存在异常值的发生，进而对大坝的结构进行调整或者改善。
基于机器学习的方法则是将大坝变形观测数据转化为用来训练机器学习模型的数据集，通过模型的学习，来判断数据的合理范围，进而判断是否存在异常值，以及是否需要做出相应的调整。
机器学习模型中，包括神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型等方法。
综上所述，大坝变形观测数据的处理方法有多种，每种方法都有自己的适用范围和不足之处。
对于一个大型的复杂工程来说，仅仅依靠单一的方法来处理变形观测数据显然不够，而是需要综合运用多种方法。
在具体实践中，可以根据数据的情况，灵活选择合适的处理方法，构建合理的分析模型，提高大坝的安全性。
大坝变形监测数据处理与分析算法研究
大坝变形监测数据处理与分析算法研究1. 引言大坝作为水利工程中重要的构筑物，其安全性和稳定性对于人们的生命财产安全至关重要。
大坝变形监测数据的处理与分析对于提前发现大坝变形异常状况，预测大坝的稳定性以及采取相应的措施具有重要意义。
本文将就大坝变形监测数据处理与分析算法进行研究，提出一种高效准确的方法。
2. 大坝变形监测数据处理2.1 数据采集大坝变形监测数据的采集通常使用传感器进行实时监测，例如应力应变传感器、水平位移传感器等。
在数据处理前，需要确保传感器的准确性和可靠性，以及保证传感器采样频率的恰当性。
2.2 数据预处理在进行大坝变形监测数据处理之前，需要对原始数据进行预处理，包括数据的去噪、异常值处理、数据补全等。
对于去噪处理，可以使用滤波算法（如均值滤波、中值滤波）对数据进行平滑处理，消除传感器采样过程中的噪声影响。
对于异常值处理，可以通过设置阈值进行筛选和剔除异常值。
数据补全则是指对于存在缺失的数据进行估算填充，可以使用插值算法（如拉格朗日插值、牛顿插值）进行处理。
2.3 数据特征提取大坝变形监测数据常包含水平位移、应力应变等多个参数，针对不同参数，需要进行相应的特征提取。
常见的特征提取方法包括时域特征和频域特征。
时域特征可以通过计算均值、方差、协方差等统计指标获得，用于描述数据的整体变化趋势。
频域特征则可以通过进行傅里叶变换将时域数据转化为频域数据，获得不同频率下的能量分布情况。
3. 大坝变形监测数据分析算法3.1 基于机器学习的算法机器学习算法在大坝变形监测数据处理与分析中具有广泛的应用。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等。
这些算法可以通过对已知的训练数据进行学习和训练，建立相应的模型，用于进行未知数据的分类、回归等任务。
3.2 基于时序分析的算法时序分析是一种常用的大坝变形监测数据分析方法。
大坝变形观测数据处理方式分析与研究
大坝变形观测数据处理方式分析与研究大坝的安全稳定是与国家经济安全息息相关的重要问题。
而大坝的变形观测数据处理方式则直接关系到对大坝结构安全性的评估与预警。
本文将就大坝变形观测数据处理方式进行分析与研究。
大坝变形观测数据处理方式的现状主要有以下几种：1. 传统手工处理方式。
这种方式通常是由专业的工程师利用测量仪器对大坝进行定期观测，然后将观测数据进行手工处理分析。
这种方式的优点是可以灵活掌握数据处理的过程，但缺点是效率低下、易受人为因素的影响、数据处理质量不易保障。
2. 自动化处理方式。
随着科技的不断发展，自动化处理方式已经成为大坝变形观测数据处理的主流方式。
利用先进的传感器技术和数据采集系统，可以实现对大坝变形数据的自动采集和处理。
这种方式的优点是效率高、数据处理质量较高，但缺点是需要较高的技术水平和设备投入。
3. 云平台处理方式。
随着云计算技术的发展，云平台处理方式逐渐成为大坝变形观测数据处理的新趋势。
利用云平台的弹性计算和存储能力，可以实现大规模数据的快速处理和分析，为大坝的安全评估和预警提供更加可靠的数据支持。
1. 传统手工处理方式的优点在于可以根据实际情况灵活掌握数据处理的过程，但受限于人为因素，效率低下且数据质量不易保障；传统手工处理方式存在效率低下和数据质量问题，自动化处理方式需要较高的技术水平和设备投入，而云平台处理方式需要较高的技术支持和运营成本，因此需要根据实际情况进行选择和权衡。
针对上述分析，可以进行如下研究：1. 传统手工处理方式的改进。
可以通过引入先进的数据处理工具和技术，提高数据处理的效率和质量，减少人为因素的影响。
2. 自动化处理方式的优化。
可以通过研发更加先进的传感器技术和数据采集系统，降低技术水平和设备投入成本，提高自动化处理方式的适用性和普适性。
3. 云平台处理方式的拓展。
可以通过不断完善云计算技术和应用，降低技术支持和运营成本，促进云平台处理方式在大坝变形观测数据处理中的应用和推广。
水库大坝安全监测中存在的问题及对策
水库大坝安全监测中存在的问题及对策水库大坝是重要的水利工程设施，对于保护人民群众的生命财产安全具有重要意义。
在水库大坝安全监测中仍存在一些问题，需要采取相应对策进行解决。
水库大坝安全监测中存在的问题是监测手段和技术的滞后。
当前，一些水库大坝的监测手段和技术并不先进，无法及时有效地获取关键信息。
在安全监测中，需要提升监测手段和技术的先进性，采用遥感、无人机、传感器等技术手段，实现对水库大坝的全方位监测。
水库大坝安全监测中存在的问题是监测手段和技术的不全面。
目前，大部分的水库大坝监测主要集中在水体的水位、流量、波浪等方面，而忽略了土体的变形、渗透量等关键指标。
需要完善监测手段和技术体系，建立全面的监测网络，以全面了解水库大坝的安全状况。
水库大坝安全监测中存在的问题是监测数据的处理和分析不及时。
监测数据的处理和分析是保证大坝安全的重要环节，然而当前存在监测数据无法及时传输、存储和分析的问题。
为解决这一问题，需建立健全的数据传输、存储和分析系统，确保监测数据的及时性和准确性。
第四，水库大坝安全监测中存在的问题是责任分工不清。
水库大坝是复杂的工程，责任分工不清容易导致监测工作的滞后和不完善。
为解决这一问题，需要明确水库大坝监测的责任人和责任部门，并建立健全的监测管理制度，明确各方的职责和权利。
水库大坝安全监测中存在的问题包括监测手段和技术滞后、监测手段和技术不全面、监测数据处理和分析不及时以及责任分工不清。
要解决这些问题，需采取相应的对策。
在监测手段和技术方面，可以引入新的监测手段和技术，提升监测的先进性和全面性。
在监测数据处理和分析方面，可以建立快速高效的数据传输、存储和分析系统，确保监测数据的及时性和准确性。
在责任分工方面，可以明确监测的责任人和责任部门，建立健全的监测管理制度，确保监测工作的有序进行。
通过采取这些对策，可以有效解决水库大坝安全监测中存在的问题，提高水库大坝的安全性。
大坝安全监测数据分析方法研究
大坝安全监测数据分析方法研究摘要:大坝监测数据分析理论和方法的研究与应用已经取得了相当的进展,为保证大坝安全运行发挥了巨大的作用,本文基于笔者多年从事大坝安全分析的相关工作经验,以大坝安全监测数据分析为研究对象,探讨了安全监测数据分析的意义和内容,给出了安全监测数据分析方法,全文是笔者长期工作实践基础上的理论升华,相信对从事相关工作的同行能有所裨益。
关键词:大坝安全监测数据分析1 大坝安全监测的意义大坝所具有的潜在安全问题既是一个复杂的技术问题,也是一个日益突出的公共安全问题,因此,我国对大坝安全越来越重视。
随着坝工理论和技术的不断发展与完善,为了更好地实现水资源的进一步开发利用,我国的大坝建设正向着更高更大方向发展,如三峡重力坝、小湾拱坝(最大坝高294.5 m)、拉西瓦拱坝(最大坝高250 m)、溪洛渡拱坝(最大坝高285.5 m)等,这些工程的建设将为我国的经济发展做出巨大贡献,也将推动我国的坝工理论和技术水平上升到一个新的高度。
但是,这些工程一旦失事,将是不可想象的毁灭性灾难,因此,大坝安全问题就显得日益突出和重要。
保证大坝安全的措施可分为工程措施和非工程措施两种,两者相互依存,缺一不可。
回顾大坝安全监测的发展历史,最早可追溯到19世纪90年代,1891年德国的挨施巴赫重力坝开展了大坝位移观测,随后于1903年美国新泽西州Boont。
n重力坝开展了温度观测,1908年澳大利亚新南威尔士州巴伦杰克溪薄拱坝开展了变形观测,1925年美国爱达荷州亚美尼加一佛尔兹坝开展了扬压力观测,1826年美国垦务局在Stevenson一creek试验拱坝上开展了应力及应变观测,这是最早开展安全监测的几个实例。
我国从20世纪50年代开始进行安全监测工作,大坝安全监测的作用是逐渐被人们认识的,赵志仁将大坝安全监测的发展历程划分为以下3个阶段。
3.1 多元回归分析多元回归分析方法是大坝监测数据分析中应用最为广泛的方法之一,最常用的方法就是逐步回归分析方法,基于该方法的回归统计模型广泛应用于各类监测变量的分析建模工作。
浅谈多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用
浅谈多元线性回归在大坝变形监测数据处理中的应用多元线性回归是一种统计方法，适用于多个自变量对一个因变量产生影响的情况。
在大坝变形监测数据处理中，多元线性回归可以用于分析与大坝变形相关的多个因素，从而提取有用的信息。
大坝变形监测数据通常包含多个变量，如水位、温度、土壤湿度等。
这些变量可能同时对大坝的变形产生影响。
通过多元线性回归，可以建立一个数学模型，将这些变量与大坝的变形进行关联，从而了解它们之间的关系。
这有助于确定对大坝变形影响最大的因素，以及它们之间的相对重要性。
多元线性回归还可以用于预测大坝的变形程度。
通过建立一个合适的回归模型，可以根据输入的各个因素的数值，对大坝的变形进行预测。
这对于大坝的安全管理和维护非常重要，可以提前发现可能出现的变形问题，以便及时采取措施。
多元线性回归可以用于检测大坝变形数据中的异常值。
通过分析回归模型的残差，可以发现不符合模型的那些数据点。
这些异常值可能是由于数据采集的误差或其他外部因素引起的，可以帮助我们排除数据的干扰，提高数据的准确性。
多元线性回归还可以进行因素的筛选和优化。
在许多大坝变形监测数据中，可能存在很多与变形无关的因素，这些因素对回归模型的准确性和可解释性可能产生负面影响。
通过多元线性回归，可以筛选出对大坝变形影响较大的因素，从而简化模型的复杂度，提高模型的可靠性和可解释性。
多元线性回归在大坝变形监测数据处理中具有广泛的应用价值。
通过建立回归模型，我们可以了解大坝变形与各个因素之间的关系，进行预测和异常检测，优化模型，并为大坝的安全管理和维护提供重要参考。
我国水库大坝安全监测现状深度剖析与对策研究
我国水库大坝安全监测现状深度剖析与对策研究摘要：相较于其他施工项目，水利项目因其受力特殊等原因，在正常工作中易受到外界因素的干扰，为维系正常工作埋下了较大的安全隐患。
将安全监测自动化系统运用至水利项目建设中，可及时排查外界环境的干扰，更好维系水利项目长期稳定工作。
当前我国水库大坝安全监测工作存在监测项目存在很多问题，导致部分安全监测系统建成后不能正常运行，造成建设资金浪费甚至影响大坝安全管理工作。
本文针对性提出了改进水库大坝安全监测工作的对策和建议，对促进我国水库大坝安全监测水平提升具有一定的指导意义。
关键词：水库大坝；安全监测；现状；对策引言近年来，随着各级政府和社会各界对水库关注度不断提高，保障水库安全高效运行已逐渐成为水库管理的重要课题。
大坝安全监测是大坝安全管理的重要内容，是控制大坝风险的重要措施。
目前，我国水库大坝安全监测项目不完善，较多水库未设计必要的安全监测项目，安全监测设计整体水平尚有待进一步提高；大部分安全监测系统建成后不能正常运行，这表明监测系统施工和后期运行管理存在较多薄弱环节。
综上，我国水库大坝安全监测系统建设任重而道远。
1水利水电工程安全监测自动化系统概述目前，水利水电项目影响我国社会经济的持续发展，水利水电项目中大坝结构模式愈发多样。
水利大坝施工时，易受到外部因素的干扰，外界温度、水压力等参数的变化，易导致大坝出现外部变形、产生裂缝，严重威胁大坝质量，埋下安全隐患。
此外，项目单位开展大坝施工过程中，项目自身因素会对其造成干扰，如机械设备不合格、人为失误、材料质量不达标等，若项目单位未根据施工标准严格控制所有施工环节，将提升安全风险爆发的概率，降低项目质量，威胁工作人员的生命安全。
由于水利水电项目施工制度不断完善，业内愈发意识到安全监测工作的重要性，全面监测大坝项目安全性能，便于管理人员实时掌控大坝自身外观变化、内部温度变化及受压情况，以便及时进行调整，维系大坝结构安全稳定。
多重共线性问题处理方法与比较综述
线性映射， 用外准则选取 最优模型， 实现对所研究系统 内部结构 的
模 拟 。由于 和 其 他 的 数 据 挖 掘 算 法 相 比， 数 据 分 组 处 理 算 法 对 有 噪
【 关键词 】 多重共 线性 ， 方法 ， 岭 回归
一
声 的小数据样 本有较强 的预测 能力， 且结果是 显式模型， 具有解释
以剔 除 。 引 入 一 个 变 量 或 剔 除 一 个 变 量 ， 为 逐 步 回 归 的 一 步 ， 每 （ 二） Ｇ Ｍ Ｄ Ｈ和 Ｐ Ｌ Ｓ 的 比较 。
步都要进 行显著性检验， 以便 保证每次引入变量 前回归方程 中只 程 中剔 除， 又无显著变量 需要 引入 回归方程 为止 。 （ 三） 主 成 分 回归
偏最小二乘 回归模 型只要选取 的因子足够 多，完全 可以包容 以样本总体对预 测值 的影响程度，并且 充分考虑 了单个 因素 问的 综合作用对预测 值的影响 ：在回归速率上， 偏最小二乘法 比一般
包 括 显 著 性 变 量 ， 这 个 过 程 反 复 进 行 ， 直 到 既无 不 显 著 变 量 从 方 自变 量 系 统 的全 部信 息 ， 因 子 的选 择 比较 容 易 ：偏 最 小 二 乘 法 是
逐步 回归分析方法是综合 了逐 步剔 除法和逐 步引入法 的特 点 的偏差为代价 ：王 惠文 （ １ ９ ９ ６ ）、 陈伟 （ ２ ０ ０ ２ ） 对 主成分 回归消除共 产 生的方法 。其基本 原理 为 ：从一个 自变量 出发 ，视 自变量对 因 线性 的能力 并不 乐观 ，文献也指 出完全共线 性的情形不适 用主成 变 量 的 影 响 显 著 性 大 小 ， 从 大 到 小 引入 回 归方 程 ， 同时 ， 在 逐 个 分 回归 ：而且它 比岭回归的 Ｋ值选择 随意性更大 。在著名统计软 自变量选 入回归方程 中，如 果发现 先前被弓 １ 入 的 自变 量在其后 由 件 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ中，无法用菜单直接 实现 主成分分析 ，文献给 出了基于 于某些 自变量的 引入而 失去其重要性，可 以从 回归方程 中随 时予 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ 的主成分 回归 的直接实现 。
水库大坝安全监测中存在的问题及对策
水库大坝安全监测中存在的问题及对策1. 引言1.1 水库大坝安全监测的重要性水库大坝作为重要的水利工程，承担着调节水流、防洪蓄水等重要功能。
在水库大坝的运行过程中，安全监测显得尤为重要。
水库大坝一旦出现问题，可能导致严重的灾害和损失。
加强水库大坝的安全监测工作至关重要。
水库大坝的安全监测可以及时发现大坝潜在的安全隐患，提前进行预警和处理，有效避免事故发生。
通过监测大坝的运行状态和结构变化，可以及时掌握大坝的工作情况，保障其正常运行。
安全监测还可以为大坝的维护和修复提供科学依据，延长其使用寿命。
水库大坝安全监测对于保障人民生命财产安全、维护水利工程的稳定运行具有重要意义。
只有加强大坝的安全监测工作，及时发现问题、及时解决问题，才能确保水利工程的安全可靠运行。
我们应该高度重视水库大坝安全监测工作，不断完善监测机制，提高监测水平，确保水库大坝的安全稳定运行。
2. 正文2.1 水库大坝安全监测存在的问题问题一：监测设备老化水库大坝安全监测设备一般都使用了一段时间后就会逐渐老化，导致监测数据的准确性受到影响。
老化的监测设备可能会出现数据漂移、故障频繁等问题，进而影响对水库大坝安全状况的及时监测和预警。
问题二：监测数据准确性不高目前一些水库大坝安全监测设备的精度和稳定性还有待提高，监测数据的准确性不高。
这可能导致监测出的数据不够精准，无法及时反映出水库大坝的实际安全状况，存在一定的监测盲区。
问题三：监测范围不够广泛部分水库大坝安全监测系统覆盖范围有限，无法全面监测水库周边地质变化、水位变化等信息。
这样可能会漏掉一些对水库大坝安全有重要影响的监测数据，增加了安全隐患。
问题四：应急响应机制不完善在水库大坝出现安全事故时，应急响应机制的不完善也是一个严重问题。
缺乏有效的紧急处理措施和应对能力，可能导致事故扩大化，进而影响周边区域的人员安全和财产安全。
2.2 问题一：监测设备老化水库大坝安全监测的问题之一是监测设备的老化。
大坝变形观测数据处理方式分析与研究
大坝变形观测数据处理方式分析与研究大坝变形观测数据处理是大坝安全监测的重要环节，对于及时发现大坝变形情况、判断大坝是否存在安全隐患具有重要作用。
本文将探讨大坝变形观测数据的处理方式以及相关研究。
大坝变形观测数据处理方式可以总结为以下几种方法：1. 统计分析方法：通过对连续观测数据进行统计分析，如平均值、方差、参考值等，判断大坝变形情况是否在正常范围内。
这种方法适用于观测点较少、观测数据较少的情况，能够较快地判断大坝是否存在异常变形。
2. 数据插值方法：对于观测点较多、观测数据较多的情况，可以采用插值方法对不连续观测数据进行插值处理，以获取完整的观测数据。
常用的插值方法包括线性插值、三次样条插值等，可以通过插值得到更加平滑的观测曲线，便于分析判断大坝变形情况。
3. 时间序列分析方法：大坝变形观测数据具有一定的时间序列性质，可以通过时间序列分析方法对观测数据进行处理。
常见的时间序列分析方法包括自相关分析、谱分析等，可以判断观测数据的周期性、趋势性等特征，从而判断大坝变形情况。
1. 数据处理算法研究：研究如何利用数学、统计学等方法对大坝变形观测数据进行处理，以提高分析判断的准确性和效率。
研究如何通过滤波算法对观测数据进行平滑处理，去除噪声干扰，获取真实的变形信号。
2. 模型建立与验证研究：研究如何建立准确的大坝变形模型，以模拟和预测大坝变形情况。
通过与观测数据的对比验证模型的准确性和可靠性，为大坝安全评估提供可靠的依据。
3. 数据处理软件开发研究：研究如何开发适用于大坝变形观测数据处理的专用软件，以提供便捷、高效的数据处理工具。
软件可以包括数据采集、数据预处理、数据分析等功能，以满足不同需求的用户。
大坝变形观测数据处理方式的选择取决于实际情况，可以根据观测点数量、观测数据数量以及需求精度等因素进行选择。
未来的研究重点应该放在提高数据处理算法的准确性和效率、建立准确的模型以及开发专用的数据处理软件上，以进一步提升大坝变形观测数据的分析判断水平和工程应用价值。
大坝安全监测中存在的问题及对策研究
大坝安全监测中存在的问题及对策研究作者：吴波来源：《中国科技纵横》2020年第11期摘要：近些年来，随着资源和能源的可持续发展战略的有效实施。
人们越来越重视环境的保护和现有自然资源的有效利用，以此来为人们的生活提供更多的物质保障和基础。
在这种背景下，我国的水利工程得到了国家的重点扶持，并在一些实际的应用当中取得了优越的成果。
作为水利工程中的重要组成部分之一“大坝工程”，在我们的社会经济发展中正在扮演者越来越重要的角色。
与此同时，大坝的安全监测问题也成了大坝工程中的重中之重。
只有提高有关部门对大坝安全的重视程度和力度，才能确保大坝在修建和运行的过程中能够高效的完成其使命和任务。
关键词：大坝;安全监测;存在问题;解决策略大坝的安全性一直是大坝运行过程中的核心问题。
只有保证大坝的安全运行，才能够为社会创造巨大的经济效益和价值，可见大坝的安全监测对于人们物质生活的改善和可再生能源的再利用起着至关重要的作用。
在传统的大坝安全监测中，通常都是通过人工采集数据和资料，然后进行分析和评估，最后得出结论上交到管理部门[1]。
从实际的效果来看，这种监测方式存在着很多问题和弊端，这就使大坝不能够很好的执行其任务，进而也就不能为人类创造更多的福音。
本文以下内容将重点分析大坝安全监测的重要意义和实际的安全监测现状，最后提出有效的实施策略。
1 大坝安全监测的重要意义1.1 监测与安全评估的相互作用在我国很多地区都存在大中小型水库，为了响应国家自然资源再利用的号召，几乎每个水库都建有大坝工程。
在大坝工程修建的过程中，大坝的安全监测就显得极为重要，只有保证大坝安全、穩定的运行，才能够缓解我国城市的用电压力。
在实际的大坝安全监测过程中，需要对坝体、周围环境、相关电力设备等进行检查和维护，如果发现坝体结构出现变形、裂纹、坍塌以及电力设备出现故障的现象，就需要安全管理人员及时的采集相关数据，然后对大坝可能出现的安全事故进行风险评估。
有关大坝安全监测的存在问题与对策研究
有关大坝安全监测的存在问题与对策研究【摘要】本文探讨了大坝安全监测的目的和意义，大坝安全监测的内涵，对安全监控中大坝安全因素进行了分析，提出了巡视检查和仪器监测相结合对大坝进行监控，引进先进仪器设备实现全监测的网络化、智能化、效益化。
标签大坝；安全监测；智能化；网络化大坝是一种特殊建筑，这些工程在我们国民经济中具有不可替代的作用，但是，很多大坝存在着不安全因素，威胁到周边老百姓的居住和生命财产安全，随着科技的不断发展，很多科技安全监测技术应用到了现场中，提高了对大坝的安全管理水平，但是在大坝监控过程中仍然存在很多安全隐患和技术难题，本文从分析影响大坝安全的因素入手，对大坝安全监测的若干问题进行探讨。
1 大坝安全监测的目的和意义业内人士都知道,大坝安全监测可以对大坝设计进行校对，提高施工质量和工序，对大坝安全状况进行评价的作用。
业内认识都知道认为,大坝安全监测的意义在于人们浅准确掌握大坝存在状态;深层内涵是为了更好地发挥工程效益,节约工程投资。
大坝安全监测不仅是监测大坝安全评价,而且有利于其他大坝包括对正在建设中的大坝进行安全评价。
2 大坝安全监测的内容和性质大坝安全监测的目的是为了确保工程安全的前提下,更好地发挥工程效益。
随着科学技术的发展,人们观念发生了不断的变化,实现大坝安全监测手段和目的有一定程度的变化。
2.1 监测范围和内容规则和条例指出，大坝安全监测范围包括坝肩、坝基、坝体和对大坝安全、重大影响的坝坡和其他在大坝安全直接关系的建筑和设备。
业内人士都知道，1961年3月6日中国领先的电厂当第一次流蓄水、坝址右岸1.55公里都发生在一个滑坡,可见,大坝安全因素的关系存在的范围,包括内容多,如泄洪设备及电源可靠性、梯级水库大坝的操作及安全状态、下游冲刷沉积和上游的范围内,尤其是建设地下建筑周围的大爆破等，都对大坝的安全存在严重影响。
因此，大坝安全监测范围应根据坝址选择、总体布置、坝高、容量、投资和事故后果决定,要根据具体情况的坝体和坝基推广到梯级水库库区和堤坝,大坝安全监测时间应该从设计一直到运行过程、大坝安全监测的内容不仅是大坝结构和地质条件,还应包括辅助机电设备及防洪设施等。
水库大坝安全监测中存在的问题及对策
水库大坝安全监测中存在的问题及对策随着我国水库大坝数量和规模的不断增长，水库大坝安全问题越来越受到社会关注。
目前，我国水库大坝安全监测中存在着一些问题，本文将分析这些问题并提出相应的对策。
一、问题1. 监测技术不够先进目前，我国水库大坝安全监测主要依靠大坝测量、水文观测、遥感监测和专家判读等手段，而这些手段存在着许多缺陷。
例如，大坝测量需要频繁地上下坝测量，耗时费力，且数据准确性受环境因素影响；水文观测需要建立相应的测站，且测量频率较低，无法满足实时监测需求；遥感监测也存在一定的局限性，只能监测一些表观特征。
今后，需要研究开发更加先进的监测技术，如无人机、卫星遥感、机器学习等，提高监测数据的准确性和实时性。
2. 对监测数据的利用率不高目前，我国水库大坝安全监测产生了大量的数据，但对这些数据的利用率不高。
一方面，监测数据收集、处理、存储等环节存在较大的缺陷，另一方面，由于数据分散、信息不对称等原因，监测数据的利用率不高。
未来，需要加强数据采集、处理、存储等方面的建设，同时促进数据共享，为相关部门和公众提供更好的监测数据服务。
3. 监测数据的维护和更新困难由于水库大坝监测涉及到多个部门和单位，监测数据的维护和更新存在困难。
一方面，各个部门之间的数据沟通和协调不畅，另一方面，监测数据的质量、格式、接口等也需要不断地维护和更新。
未来，需要加强协作机制，促进监测数据的统一维护和更新，并建立专业的监测数据维护和更新团队。
二、对策未来，需要加强监测技术的创新，发展更加先进的监测技术，如无人机、卫星遥感、机器学习等，提高监测数据的准确性和实时性。
同时，要加大科研力度，引导企业和院校加强技术研发，探索出适应水库大坝监测的新型监测技术。
2. 建立数据共享机制未来，需要加强数据共享，建立相关法规法规和政策，推进各部门之间的数据共享，提高监测数据的利用率。
同时，要开展相关的数据标准化工作，统一监测数据的格式和接口，便于数据的交流和共享。
大坝安全监测中存在的问题及对策研究
大坝安全监测中存在的问题及对策研究摘要：随着我国经济实力的提高，水利水电工程建设产业得到了跨越式发展，但在发展过程中，仍存在一些问题。
大坝安全是影响水利水电工程施工质量的重要因素，因此，有必要对大坝安全进行监测。
为及时发现大坝的安全问题，提出了安全措施。
本文主要分析了大坝安全监测存在的问题，提出了有针对性的解决方案，为以后水利水电工程建设的发展提供参考数据。
关键词大坝安全监测；问题；对策大坝安全监测设施重在加强保护和管理,这样才能保证设施的完好率和资料的连续可靠性。
要重视计算机在水工管理中的运用,使观测资料的计算、整理整编和分析实现微机管理,以提高工作效率;要积极稳妥地推进大坝安全监测系统自动化建设,使大坝安全监测水平跃上一个新台阶。
一、大坝安全监测的重要意义1.1监测和安全评估相互影响大坝安全监测经过对坝体、四周环境、有关设施的检查与设备监测得出的数据作为大坝安全评估重要参考。
这样一来，就实现了坝体与坝坡安全性分析、渗流稳定研究、工程运行评估。
1.2掌握变化规律与物理成因大坝安全监测数据和结构、基础状态的分析有利于掌握测量变化规律和物理成因，保证及时发现存在的问题并制定解决方法，保证大坝安全、延长运行年限、实现经济效益最大化。
1.3及时反馈大坝设计、施工运行状态因为大坝和坝基对环境要求较高，荷载、计算模型、数据参数具有相近性特点。
所以，现阶段的水工设计无法与工程全面契合，需要结合大坝安全监测材料深入分析从而确定大坝、坝基状态。
结合设计方案、施工方法制定可行性建议方法，实现检验与优化设计，对后续施工起到帮助性作用。
二、大坝安全监测中存在的问题2.1 监测设施问题在坝安全监测系统中，依据现行监管要求和现代管理工作的需求，多数坝安全监测设施在一定程度上存在问题，具体表现为：检测设备过于陈旧、精确度低、可靠性差；其中有一部分是因为监测系统的布置不合理，缺乏一些必要的监测项目，对于一些较小的坝通常不给其配备监测设施；同时，监测工作比较特殊、复杂、分散并接近交通要道，人员活动较为复杂；另外，由于施工期间以及移交前期施工现场管理混乱，没有保护好监测设施，导致监测设施损毁或者丢失。
浅析大坝安全监测中存在的问题及对策
浅析大坝安全监测中存在的问题及对策摘要：随着科技进步和社会发展，我国水利水电工程建筑事业得到很大发展，但在实际运用过程中却存在着一些问题。
尤其是我国大坝安全问题，值得我们进行重视。
为保证人们生命财产安全不受威胁，我们必须要采取必要手段来加强大坝安全监测工作，针对其中出现的问题采取相关措施加以解决，进而使得大坝能够长期性安全使用。
因此，本文便对大坝安全监测中存在的问题进行分析，并提出一些建议，以供大家参考。
关键词：大坝安全检测；问题；对策自建国以来，我国高度重视水利事业发展，先后出台了一系列法律法规和政策，并对大坝安全监测作了出了相应的战略部署，为深化水利事业的改革、推进水利法治建设提供了重要的理论支撑和实践指导。
我们在对大坝安全质量问题进行检测时，已经取得很大成就，其中存在的一些基本问题和常见问题等已经得以解决；但是由于大坝结构是复杂多样的，并且容易受到外界的干扰，所以在检测过程中，仍然存在着许多问题。
为此，我们必须要对其进行深入研究和分析，针对其中存在的常见问题等，采取必要措施加以解决，以保证大坝能够长期安全稳定的运行。
一、大坝安全监测中的常见问题1、缺乏先进的检测设备在当前我国的大坝安全问题检测过程中，大多数企业采用的检测设备不够先进，甚至很多企业都采用较为陈旧的检测设备，因此，在检测过程中很容易出现一些问题，如测量精度出现偏差现象、测量数据不可靠等一系列问题；此外，大坝周边的监测系统的布置存在不合理现象，这对大坝安全检测工作有着重要影响；一些检测单位，其检测机制中缺乏很多必要的测项目；更有甚者，对于小型水库的大坝，没有设置任何检测设备。
2、大坝运行易受外界干扰（1）自然环境的影响大坝在运行一段时间后，容易出现一定的变形。
一般情况下，工作人员采取视准线对此进行，但此方法易受温度影响，如在寒冷地区的大坝，其仪表表盘指针转动经常受到干扰，由于天气寒冷而不易转动，因此给观测结果带来很大的误差。
尽管有些单位在大坝旁边修建了专门用于检测的场所，如检测房，使这一问题得到有效解决，但同时又产生另一问题，由于室内与室外的温差相对较大，因此使得折光带来的影响便大大增加。
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2017年12月第6期城市勘测U r b a n G e o t e c h n i c a l I n v e s t i g a t i o n&S u r^^e y i n gDec.2017No.6文章编号=1672-8262(2017)06-139-04 中图分类号:P207 文献标识码：B 大坝监测数据多重共线性问题处理方法的比较研究丁立钱强强，赵俊,吴建晔(湖州市测绘院，浙江湖州313000)摘要：多重共线性是大坝安全监测中一种常见的病态数据问题，为了削弱其对参数估计的影响，本文综合应用了主成分回归法、偏最小二乘回归法、岭回归法和L a s s o法等四种有偏估计方法对大坝实测数据进行建模分析，并与多元线性回归模型结果进行比较。
结果表明，多重共线性对模型的拟合及预报效果影响不大，但在模型的可解释性以及模型系数的穗定性方面，有偏估计方法更具优越性，且四种有偏估计方法针对多重共线性数据建模各有其特点。
关键词：多重共线性；主成分回归法；偏最小二乘回归法；岭回归法;L a s s o法1引言多重共线性是指在自变量之间存在线性相关关系 的现象，它的存在会影响最小二乘回归模型的参数估 计，降低回归模型的可靠性，导致模型不能反映大坝的 真实状态。
为了削弱多重共线性对参数估计的影响，研究人员分别从子集选择、系数压缩以及变量重组等 角度对参数估计方法进行了改进研究。
其中子集选择 法的代表方法主要是逐步回归法，而收缩法和降维法 本质上都属于有偏估计方法，有偏估计方法在均方误 差意义下对最小二乘估计具有改良作用，主要体现在 参数估计值更为准确稳定[1~2]。
经过长时间的不断开 拓，以岭回归、偏最小二乘回归、主成分回归和L a s s o 法为代表的有偏估计法已被应用于不同研究领域。
目前,处理大坝安全监测数据中多重共线性问题的有偏 估计方法相对单一，大部分的研究主要考察单一方法 的应用效果，对原理相近的几种方法的应用效果进行 对比分析研究相对较少，因此，本文综合采用多种有偏 估计方法建立大坝位移监控模型，通过实例比较各种 方法的特点并分析其相对于最小二乘估计的优越性。
2多重共线性及其处理方法对于由单个因变量F和《个自变量弋，尤2,…,总构成的线性回归模型从+料2+…+A A，(1)式中y S i,y S2，…,，Sn是未知参数,e是随机误差项。
如果存在一组不全为0的常数a2,…，a n使得 式(2)成立^七+^尤2+…+anXn。
0 (2)那么就称变量弋石,…,总之间存在多重共线性。
当变量间存在严重的多重共线性时，如果仍采用 最小二乘法进行参数估计，可能引起法方程的解极不 稳定，主要表现为,法方程中的系数或常数项存在舍人 误差而产生微小变化时,会引起参数解的差异很大。
有偏估计能够有效地处理多元线性回归模型中的 多重共线性问题。
目前,处理多重共线性的常用方法 有主成分回归法[3]、偏最小二乘回归法[4,5]、岭回归法 和Lasso法[6],表1中介绍了这四种方法的基本思想 以及优缺点。
四种方法的建模步骤及算法在其他相关 文献中均有详细介绍,本文在此不再赘述。
四种有偏估计方法的对比表1方法名称基本思想优点缺点主成分回归法将自变量转换为若干个互不相关的主成分，建立起因变量对主成分的回归关系提取原始数据变异信息，降低变量维度，且各主成分之间不存在共线性成分提取过程中未考虑与因变量的联系，对因变量的解释能力较弱偏最小二 乘回归法分别从自变量和因变量中提取互不相关的成分，建立因变量与成分间的回归关系成分提取过程中考虑了与因变量的联系，提高了模型的可解释性所提取成分的含义不明确,存在信息重叠的现象岭回归法给最小二乘估计的法方程系数矩阵加上一个正常数矩阵,进行参数估计法方程矩阵奇异程度降低，参数估计结果更稳定岭参数的选取没有固定的方法，需凭借经验进行确定L a s s o法在回归系数的1范数小于一个常数的约束下，使残差平方和最小化,进行参数估计可以对某些不显著变量的系数进行压缩，从而实现变量筛选的功能常数的选取方法不固定*收稿日期:2016—11—01作者简介：丁立（1989—），男，硕士，助理工程师，主要从事安全监测数据处理相关工作140城市勘测2017年12月3实例分析为了说明在变量间存在严重多重共线性问题时最 小二乘估计的不适用性以及比较四种有偏估计方法的 效果，以某混凝土坝一坝段135期监测数据为例，分别 建立位移监控模型。
根据实测资料，确定大坝位移初 选统计模型的表达式为：J-a〇+^a{Hl+ ^b-T-+ Tk+c{6+C2\n6(3) i=1j-1k=1其中j为坝体横向位移;H为上游水位值;^(j'- 0,10,20,50)为平均气温值;7\a=1,2,3,4)为坝体4个不同部位的温度值;0为时效因子。
在建立大坝位 移统计模型前，分别采用相关系数检验法、方差扩大因 子法和条件数指标法对本实例中初选因子之间的多重 共线性程度进行诊断，诊断结果一致表明，该实测数据 中的水位因子、温度因子和时效因子之间存在较为严 重的多重共线性。
从135期大坝实测数据中取出前125期数据建立 大坝位移;T与水位因子、温度因子和时效因子之间的 多元线性回归模型，按照逐步回归的步骤引进显著变 量，剔除不显著变量，最终建立的模型为：y=-353.6097H+1.3572H2-0.0017H3+0.0257r20 -0.1956r1s-0.0989r2s+0.0324r3s-1.09820+0.20261n0+30698.8738 (4)经计算，逐步回归模型的复相关系数为0.9848, F 检验值为829. 6,拟合残差平方和为0.272,如果取显 著性水平a= 0.05,该模型中所有的环境因子对位移y 的影响都是显著的。
为了进一步验证逐步回归模型中系数的稳定性和 可靠性，以下将对样本数据进行抽样，然后建立不同样 本下对应的位移逐步回归模型，抽样的方案共分为5 种:方案一，以135期观测数据为样本;方案二，隔一期 数据抽取一个样本;方案三，隔两期数据抽取一个样 本;方案四，隔三期数据抽取一个样本;方案五，隔四期 数据抽取一个样本。
五种抽样方案对应的逐步回归模 型系数如表2所示。
不同抽样方案对应的位移逐步回归模型系数表2变量方案一方案二方案二方案四方案五H-415.522 2-5.646-5.335 0-8.225 8H2 1.597 10.011 10.010 50.016 2-0.021 2 H3-0.0020.000 0670.008 40.008 30.012 97,0-0.011 9-0.013 5-0.015 97200.030 10.035 20.045 50.033 9 750-0.172 1-0.184 2-0.180 1-0.184 3-0.246 772s-0.079 8-0.377 3 73s0.042 70.029 30.027 90.045 40.057 9 74s-0.022 1-0.019 3-0.030 80-0.797 6-0.713 5-0.815 6-0.385 6-1.954 4 1n00.162 50.180 50.213 20.071 80.313 2常数项36 026.007 3717.803 2677.762 11049.396 8471.085 5复相关系数0.985 60.985 30.987 00.984 10.990 8 F检验值695.775 5381.745 7259.568 9279.666 2243.900 7残差标准差0.049 00.050 90.051 20.053 50.046 9同样采用大坝实测数据中前125期数据，分别采 用四种有偏估计方法建立大坝位移回归模型。
在采用主成分回归法建模时，以主成分的累计贡 献率达到95%为标准，共提取了 3个主成分，各自的贡 献率分别为61. 51%、32. 86%和1.97%，其累计贡献率 达到96. 34%，根据提取结果建立3个主成分对位移的 回归模型：y= 0.04704H+9. 086x10-5H2+2. 339x10-7H3+0. 002417^+5. 587x10-4r10+0. 00176r20+0. 00592r50-0. 05639r1s+0. 04222r2s-0. 0076673s-0. 0025874s-0. 016330-0.034791n0-19.39277 (5)在采用偏最小二乘回归法建模时,根据交叉有效 性检验结果来确定成分数，以交叉有效性值满足^為0.0975为终止条件,该实例共提取4个有效成 分,其累计解释能力达到0.9721，得到最后的偏最小 二乘回归模型为：y= 0.02981H+5. 851x10-5H2+ 1.531x10-7H3-0. 001977；-0. 01094710+0. 01081720+0.01734750-0. 1549171s+0. 1542972s+0. 0092573s-0. 0009874s+0. 047080+0. 030911n0-12.26631 (6)在采用岭回归法建模时，选用i-曲线法确定岭参 数，根据L-曲线法原理，当A= 0.335时,可确定曲率最 大点，因而A= 0.335即为使用i-曲线法确定的岭参 数，然后计算大坝位移岭回归模型为：y= 0.02729H+6. 066x10-5H2+ 1.767x10-7H3+0. 006257^-0. 01657710+0. 02872720+0. 01434750-0. 1629571s+0. 095472s+0. 0056873s-0. 0129574s-0. 369830+0. 131121n0-11. 27464 (7)在采用LaS S〇法建立大坝位移监控模型时，按照 最小角回归算法（LARS)[7]求解LaS S〇问题，根据交叉 检验法来确定惩罚参数t，当t= 38. 0166时，即算法进 行到第18步时,C F=0. 2965,取得最小值，其对应的估 计参数即为选出的Lasso法最优解，因此Lasso 法确定第6期丁立等.大坝监测数据多重共线性问题处理方法的比较研究141的大坝位移模型为：y= 0.04571^+9. 38x1〇-5H2+0.00548^,-0. 0160iri o+0. 02549^20+0. 01423^50-0. 15819ri s+0. 1091T2s+0. 00591T3s-0. 01181 r4s-0. 267410+0. 108911n0-15.42662 (8)为了进一步比较各种方法所建大坝位移模型的预报效果,利用后10期数据进行预报,预报结果如表3所示。