摘要
本发明属于水利工程运维技术领域,涉及一种复杂地基上钢坝闸运行沉降的预测预警方法,在钢坝闸运行过程中,用多参量传感器网络采集钢坝闸不同位置的沉降监测数据,并确定输入特征与输出特征;利用最小冗余最大相关性对不同的输入特征进行排序与筛选,并利用斯皮尔曼秩相关系数筛除相关系数低于阈值的输入特征;采用归一化和卡尔曼滤波迭代预测模型对筛选出的输入特征进行预处理,得到多变量时间序列数据;将多变量时间序列数据输入训练好的多变量回归预测模型,获得地基沉降的实时沉降预测值;将实时预测值与设置的多级预警阈值进行比较,对超出警戒限度的沉降进行相应级别的预警。