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基于动力学突变辨识的高边坡位移监控模型

水电能源科学 2012年第11期30卷 104-107,215页

作者：牛景太南昌工程学院水利与生态工程学院江西南昌330099 河海大学水利水电学院江苏南京210098

针对位移突变对高边坡位移监控模型拟合和预测精度的影响,在对高边坡位移与影响因素相关分析的基础上,基于高边坡系统演化过程中的非线性动力学特性,采用相空间重构、云模型等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识的实现方法,从而依... 详细信息

针对位移突变对高边坡位移监控模型拟合和预测精度的影响,在对高边坡位移与影响因素相关分析的基础上,基于高边坡系统演化过程中的非线性动力学特性,采用相空间重构、云模型等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识的实现方法,从而依据最近一次位移突变后的监测资料,建立了考虑动力学结构突变影响的位移监控模型。实例应用结果表明,该模型拟合和预测精度均较高。

关键词：高边坡突变位移监控模型动力结构系统动力学互相关因子指数法

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探讨建立碾压混凝土拱坝位移监控模型的方法

江西水利科技 2005年第2期31卷 84-87,93页

作者：吴相豪上海海事大学交通运输学院上海200135

针对碾压混凝土拱坝薄层碾压的结构特点以及坝体埋有一定数量温度计的情况,引入渗流场与应力场耦合的数学模型分析水压对坝体位移的影响,采用"开关函数"解决坝体温度位移时空分布问题,探讨了建立碾压混凝土拱坝位移监控模型的方法,并给... 详细信息

针对碾压混凝土拱坝薄层碾压的结构特点以及坝体埋有一定数量温度计的情况,引入渗流场与应力场耦合的数学模型分析水压对坝体位移的影响,采用"开关函数"解决坝体温度位移时空分布问题,探讨了建立碾压混凝土拱坝位移监控模型的方法,并给出了工程应用实例.

关键词：碾压混凝土拱坝耦合开关函数位移监控模型

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考虑混沌成分影响的高边坡位移监控预测模型

水科学与工程技术 2012年第6期 59-62页

作者：牛景太南昌工程学院水利与生态工程学院南昌330099

高边坡系统演化过程表现出复杂的非线性动力学特性。有效分离去除噪声,考虑混沌成分对测值序列整体数值特征的影响,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题之一。在对高边坡位移与影响因素相关分析的基础上,基于高边坡系统... 详细信息

高边坡系统演化过程表现出复杂的非线性动力学特性。有效分离去除噪声,考虑混沌成分对测值序列整体数值特征的影响,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题之一。在对高边坡位移与影响因素相关分析的基础上,基于高边坡系统演化过程中的非线性动力学特性,组合应用相空间重构、小波分析等数值分析手段,研究了高边坡混沌特性提取的实现方法,探讨了考虑混沌成分影响的位移构建原理与算法。该模型重点依据实时监测资料,考虑的是包含混沌成分的动力系统特性,因而可以有效提高监控模型的拟合和预测精度。

关键词：高边坡位移监控模型相空间重构小波

贝叶斯正则化对混凝土坝位移机器学习模型性能的提升

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水电能源科学 2022年第9期40卷 120-124页

作者：隋旭鹏朱圣辉王少伟徐丛庄钧惠常州大学环境与安全工程学院江苏常州213164 江苏省江阴市重点水利工程建设管理处江苏无锡214431

针对机器学习模型的过拟合问题和非线性隐式型模型结构,基于贝叶斯正则化对某拱坝径向位移建立神经网络(NN)和支持向量机(SVM)模型,对比分析均方差(M_(MSE))、复相关系数、最大绝对误差、预测M增比等评价指标,并通过部分依赖图(PDP)来... 详细信息

针对机器学习模型的过拟合问题和非线性隐式型模型结构,基于贝叶斯正则化对某拱坝径向位移建立神经网络(NN)和支持向量机(SVM)模型,对比分析均方差(M_(MSE))、复相关系数、最大绝对误差、预测M增比等评价指标,并通过部分依赖图(PDP)来挖掘机器学习模型的因果解释能力。研究结果表明,贝叶斯正则化能显著提高机器学习模型的预测和解释能力,NN和SVM的预测M_(MSE)分别降至64.67%、3.85%,过拟合程度分别由70.99、9778.36降至41.22、17.15;基于PDP从机器学习模型中分离出的因果分量与传统多元线性回归模型(MLR)相近。采用贝叶斯正则化构建的SVM模型的解释能力与MLR模型最接近,预测性能亦较优。

关键词：混凝土坝位移监控模型机器学习贝叶斯正则化性能提升

基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型

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水电能源科学 2024年第2期42卷 138-141,170页

作者：朱震昊徐波陈泽元张祜陆隽谊扬州大学水利科学与工程学院江苏扬州225009 哈尔滨工程大学烟台研究院山东烟台264006

传统的混凝土拱坝位移预测模型主要关注水压、温度、时效等因素与拱坝位移之间的关系,未对拱坝位移数据中所包含的信息进行充分挖掘。为此,采用Seasonal and Trend decomposition using Loess算法(STL)将拱坝位移原始数据分解为趋势序... 详细信息

传统的混凝土拱坝位移预测模型主要关注水压、温度、时效等因素与拱坝位移之间的关系,未对拱坝位移数据中所包含的信息进行充分挖掘。为此,采用Seasonal and Trend decomposition using Loess算法(STL)将拱坝位移原始数据分解为趋势序列、周期序列及残差分量。在此基础上,采用鲸鱼优化算法(WOA)结合随机森林算法(RF)对三个分量进行预测,并使用Holt-Winters算法充分考虑趋势序列中的趋势信息对趋势序列的预测结果进行修正。最后将修正后的趋势序列预测结果和周期序列、残差分量预测结果相加,得出拱坝位移最终预测结果。工程实例表明,基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型能够显著提高预测的准确性和稳定性,为拱坝位移预测提供了新的思路和方法。

关键词：混凝土拱坝位移监控模型 STL分解随机森林算法 Holt-Winters算法

基于遗传算法的混凝土拱坝安全监控模型的研究与应用

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基于遗传算法的混凝土拱坝安全监控模型的研究与应用

作者：聂俊长江科学院

学位级别：硕士

影响大坝安全的因素多且复杂,如何建立大坝安全监控模型,反映大坝安全形态的原因量和效应量之间的内在相关关系,是大坝安全监控模型研究中亟待解决的问题。目前对变形监控模型研究较多的数学模型有统计模型、确定性模型和混合模型。但... 详细信息

影响大坝安全的因素多且复杂,如何建立大坝安全监控模型,反映大坝安全形态的原因量和效应量之间的内在相关关系,是大坝安全监控模型研究中亟待解决的问题。目前对变形监控模型研究较多的数学模型有统计模型、确定性模型和混合模型。但由于影响因子与大坝变形之间的关系呈高度非线性,使得传统统计模型许多情况下应用效果不理想。为提高统计模型的精度,对传统大坝安全监控模型建立方法的进行进一步研究十分必要。本文分别采用逐步回归分析法和遗传算法对统计模型进行优化。通过逐步回归分析法对混凝土拱坝常规统计模型中的预报因子进行了优化,建立了混凝土拱坝基于逐步回归分析的位移监控模型,并得出大坝不同部位的水平位移的主要预报因子。通过对混凝土拱坝位移监控模型的水压分量、温度分量和时效分量的分解,研究了各自的变化规律。利用逐步回归分析得到的显著性影响因子,将遗传算法应用到混凝土拱坝的位移安全监控模型的建立中,通过对适应度函数的控制,改进遗传算子,编制遗传算法程序进行搜索运算,从而建立基于遗传算法的位移监控模型。本文以清江隔河岩重力拱坝为例,通过对隔河岩拱坝的径向位移监测数据的分析,分别建立了基于逐步回归的位移监控模型和基于遗传算法的位移监控模型。将基于逐步回归的位移监控模型和基于遗传算法的位移监控模型进行了对比分析,在预报因子数量相同的情况下,后者在拟合精度和预报精度上都要优于前者。根据遗传算法得到的位移监控模型,通过置信区间法拟定了隔河岩重力拱坝的径向位移监控指标,可作为大坝安全运行管理部门参考。

关键词：混凝土拱坝位移监控模型逐步回归遗传算法位移监控指标