基于CEEMDAN-GMDH-ARIMA的大坝变形预测模型研究

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关键词：自适应噪声完备集成经验模态分解；数据处理群集法；差分自回归移动平均模型算法；大坝；变形预测；江西上犹江水电站

中图分类号：ＴＶ６９８．１＋ １ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２４．０１．０２５

引用格式：程小龙，张斌，刘相杰，等．基于ＣＥＥＭＤＡＮ－ＧＭＤＨ－ＡＲＩＭＡ 的大坝变形预测模型研究［Ｊ］．人民黄河，２０２４，４６（１）：１４６－１５０．

随着我国水利工程技术的快速发展，大坝数量不断增加，其作为我国重要的水利工程设施，具有建筑规模大、运行时间久等特点，在各种不确定因素的影响下，易产生变形［１］ 。（剩余2819字）