两类模型在大坝变形监测资料分析中的应用

结合某大坝变形监测资料，在定性分析的基础上，分别应用常规统计模型和改进BP模型建立了测值预报模型，分析论证了两种分析方法的异同，重点说明了BP网络的改进方法和注意事项，得出了一些重要结论。     

模糊修正聚类模型在边坡稳定性预测中的应用研究

本文用模糊聚类迭代模型对边坡工程实例进行了聚类分析,用聚类模型对一些边坡进行了预报以说明其方法的合理性;并对模糊聚类迭代模型中存在的不完全收敛性进行了分析。     

模糊统计聚类理论在崩岸问题中的应用研究

 为定量分析岸坡发生崩岸的危险程度,采用模糊统 计聚类理论,建立了以岸坡安全程度为聚类标准的隶属函数,并以石首河段为例对岸坡进行 了聚类判别。聚类结果表明,北门口河段岸坡的安全程度小于其它河段,该河段的频繁崩岸 验证了结果的正确性,同时也说明了模糊统计聚类理论适合于崩岸问题的研究。此外,通过 模型的自动调节作用,可正确划分各类别域值,并对初始聚类不符合的样本调整归入正确类 别,消除人为主观因素造成的不利影响,使分析结果更符合实际。     

基于模糊聚类算法的大坝监控模型的研究

将模糊理论和神经网络相结合，建立了基于模糊聚类算法的模糊神经网络的大坝安全监控模型，并针对某一大坝变形水平位移实测数据进行分析，计算结果表明，其拟合和预报精度优于常规统计模型，从而表明这一模型的有效性。     

模糊聚类法在径流丰枯特性分析中的应用

径流丰枯特性分析是河流水文系统分析的重要环节,为探讨径流丰枯的长期演变规律,在对孤立点进行检测和径流序列模糊聚类分析的基础上,通过引入模糊模式识别理论,提出了基于S型隶属函数和多维空间下丰枯贡献价值比重的径流丰枯特性分析方法。该方法的多维径流特性分析结果综合考虑了流量大小和分布状况因素,较好地描述了径流丰枯状态及其相对隶属程度。     

模糊聚类在流域年径流规律研究中的应用

对水资源系统的规律研究通常是对系统进行聚类、识别来实现，目前可用于水资源系统的模糊聚类的理论和模型很多，但是每种方法都有各自的特点，本文介绍一种模糊聚类循环迭代模型和最佳聚类数的确定方法，通过直观的离散函数曲线确定最佳聚类数和循环迭代的方法确定聚类中心，达到对样本进行归类的目的，最后将模糊聚类循环迭代模型应用到流域年径流规律的研究中，这对认识流域年径流规律具有一定的意义。     

浅析动态模糊聚类法在水资源区域分类中的应用

本文应用模糊数学中动态模糊聚类的方法，综合考虑了多种因素的影响，对不同区域水资源开发利用程度进行了科学的、合理的分类。     

模糊C均值聚类法在节水灌溉水平聚类分析中的应用

阐述了模糊C均值聚类法对样本进行聚类的基本原理,对模糊C均值聚类法不能有效确定聚类数目的问题进行分析,提出采用动态聚类方法计算出聚类数目的前提下对模糊C均值聚类法进行改进。利用改进模糊C均值聚类法对某地区的节水灌溉水平进行聚类分析,结果表明模糊C均值聚类法具有较高的适用性。     

模糊-动态聚类法在河北省农业节水区划中的应用

农业节水区划是农业水资源高效利用规划和实施的重要依据。根据河北省的自然与社会情况,选取自然地理条件、现状节水水平与潜在的节水效益、社会经济条件等方面的指标组成农业节水区划的分区指标体系。采用模糊一动态聚类方法进行了河北农业节水规划分区,与模糊聚类或系统聚类相比,既避免了分类结果难于预见、聚类分散的弊端,又避免了动态聚类人为授权过多的弊病,特别是分区指标样本数量较多时,这种现象更为突出。应用该方法,将河北省分为7大类型区,分区结果用于“河北省农业节水工程实施规划”与“水资源综合规划”。     

土坝观测数据的模糊人工神经网络分析

本文介绍了土坝观测数据的模糊人工神经网络分析方法，讨论不同影响因素与大坝位移变形量间的模糊关系，并在此基础上应用模糊人工神经网络进行位移量的预报。     

分位数回归在大坝变形监测中的应用

研究了基于分位数回归的大坝变形监测预测模型,并结合实例进行分析和预报,通过与多项式模型及指数平滑法的拟合精度和预测结果的比较,证明分位数回归法有很好的拟合效果和预测精度,可以很好地应用于大坝变形监测的数据处理中.     

模糊聚类在水轮发电机模糊神经励磁控制器设计中的应用

本文提出了一种利用模型C均值聚类技术对模糊神 经励磁控制器的初始参数和结构进行辨识的建模方法。结合水轮发电机励磁系统，本文首先 利用模糊聚类方法对PID励磁调节器样本数据进行聚类分析，得出模糊神经励磁控制器的模 糊划 分和模糊规则，然后根据模糊划分和模糊规则建立模糊励磁调节器的初始模型，再通过参数 在线辨识得到最终的调节器模型，最后得用数字仿真，对得到的调节器模型进行了系统阶跃 响应分析，并与PID调节器进行了控制性能比较，从而验证了该方法的有效性。     

混沌时间序列的伏尔托拉滤波器在大坝监测分析中的应用

基于混沌动力系统相空间的重构，对大坝变形回归模型的残差序列采用二阶伏尔托拉(Volterra)滤波器建立模型，将回归模型与Volterra滤波器模型相结合，进行大坝变形观测数据的拟合与预报。应用实例表明，应用二阶Volterra滤波器对具有混沌成分的回归模型残差时序列进行分析，可以有效地提高拟合精度和预报精度。     

大坝监测多测点多方向位移数学模型研究

为适应大坝监测工作的实际需要,提出一种大坝位移建模新思路,介绍了模型研究的意义和相关概念与理论;简述了模型的求解方法,并给出应用实例,对模型成果进行了对比分析,模型取得了满意的精度,具有实际意义。     

混凝土大坝变形监控指标拟定的混合法

针对混凝土坝变形监控指标拟定涉及的材料参数众多且不容易准确获取的问题,考虑到水压分量数值计算涉及的参数相对较少且计算结果相对可靠,采用数值计算-变形统计模型的混合法拟定混凝土坝变形监控指标,即水压分量采用不利水位工况下数值计算值,其它分量则采用不利工况下变形统计模型的分离值或反映非线性效应的分量值,结合某常态混凝土高拱坝,提出了基于混合法拟定混凝土坝变形一级、二级监控指标。分析表明,基于混合法拟定的变形一级监控指标与典型小概率法拟定的监控指标接近但略大,这表明该拱坝目前处于黏弹性工作性态,但混合法拟定的变形一级监控指标考虑的因素更全面,而且材料性能分项系数的引入明确了强度参数的合理取值。     

混凝土坝变形观测资料分析理论研究

本文在全面介绍水工建筑物原型观测资料分析常用的统计学方法的基本原理的基础上,着重分析了混凝土坝变形统计回归模型和混合型模型的基本原理和建模方法,特别是变形统计回归模型中水压、温度、时效因子函数的基本理论和公式以及混合模型中水压分量确定性模型的建模原理和方法,为混凝土大坝的统计回归模型和混合模型的构建提供理论基础。     

大坝监测量最佳统计模型优选方法

现有报导的大坝监测量数学模型主要以拟合精确性为目标,忽略模型简单性原则的定量分析.本文从系统论角度出发,提出一种以模型拟合良好性、检验有效性以及模型简单性三方面为优选原则的大坝监测量最佳统计模型优选方法.首先将监测数据系列划分为回归数据与检验数据,依据先验知识确立统计模型优选集合,然后通过回归或优化方法,基于回归数据系...     

梅山水库大坝河床段变形监测资料分析

为分析梅山水库大坝河床坝段变形规律,定量识别各因素对河床段变形的影响,通过分析大坝10#和11#垛坝段的变形监测资料,建立回归统计模型进行拟合,再选取典型特征年(2021年)监测数据进行各分量的分离。结果表明：水库河床坝段其X向位移较小,Y向位移呈年度周期性变化;谐波因子的逐步回归模型能够较好反映变形规律,复相关系数为0.8~0.95;河床坝段的位移主要是受温度的影响。