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Cloud-Verhulst hybrid prediction model for dam deformation under uncertain conditions

Water Science and Engineering 2018年第1期11卷 61-67页

作者： Jin-ping He Zhen-xiang Jiang Cheng Zhao Zheng-quan Peng Yu-qun Shi School of Water Resources and Hydropower Engineering Wuhan UniversityWuhan 430072China State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science Wuhan UniversityWuhan 430072China Large dam Safety Supervision Center National Energy AdministrationHangzhou 311122China

Uncertainties existing in the process of dam deformation negatively influence deformation prediction. However, existing deformation pre- diction models seldom consider uncertainties. In this study, a cloud-Verhulst hybrid prediction model was established by combing a cloud model with the Verhulst model. The expectation, one of the cloud characteristic parameters, was obtained using the Verhulst model, and the other two cloud characteristic parameters, entropy and hyper-entropy, were calculated by introducing inertia weight. The hybrid prediction model was used to predict the dam deformation in a hydroelectric project. Comparison of the prediction results of the hybrid prediction model with those of a traditional statistical model and the monitoring values shows that the proposed model has higher prediction accuracy than the traditional sta- tistical model. It provides a new approach to predicting dam deformation under uncertain conditions.

关键词： dam deformation prediction Cloud model Verhulst model Uncertainty Inertia weight

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