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A Nonlinear Method for Component Separation of Dam Effect Quantities Using Kernel Partial Least Squares and Pseudosamples

Autor(en):




Medium: Fachartikel
Sprache(n): en 
Veröffentlicht in: Advances in Civil Engineering, , v. 2019
Seite(n): 1-12
DOI: 10.1155/2019/1958173
Abstrakt:

Existing component separation methods fail to consider the complex nonlinear relationship between dam effect quantities and environmental variables. In this study, a novel nonlinear component separation method for the effect quantities is proposed by combining kernel partial least squares (KPLS) and pseudosamples. By this method, a nonlinear monitoring model is established based on KPLS, and the complicated nonlinear relationship between the effect quantities and environmental variables can be determined accurately through the model. Furthermore, special pseudosamples are constructed to separate independent components and coupling influence components of environmental factors from the KPLS model. These methods have been applied into a super-high arch dam, and the separated displacement components conform to the general deformation law. The presented results indicate that it is more reliable than traditional multiple linear regression models.

Copyright: © 2019 Wenzhong Yin et al. et al.
Lizenz:

Dieses Werk wurde unter der Creative-Commons-Lizenz Namensnennung 4.0 International (CC-BY 4.0) veröffentlicht und darf unter den Lizenzbedinungen vervielfältigt, verbreitet, öffentlich zugänglich gemacht, sowie abgewandelt und bearbeitet werden. Dabei muss der Urheber bzw. Rechteinhaber genannt und die Lizenzbedingungen eingehalten werden.

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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10403261
  • Veröffentlicht am:
    28.12.2019
  • Geändert am:
    28.12.2019