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。     

黄河内蒙古段流凌预报可变模糊聚类循环迭代模型

为了模拟黄河内蒙古段冰情的发生、发展过程,以可变模糊集理论为基础,提出了可变模糊聚类循环迭代模型来预报黄河内蒙古段巴彦高勒站流凌日期。选定初始权重矩阵、初始模糊聚类矩阵、初始模糊聚类中心矩阵,应用迭代公式求得最优权重矩阵、最优模糊聚类矩阵、最优模糊聚类中心矩阵,建立符合相关性要求的回归方程,从而实现预报识别检验。将模型预报结果与实测值对比分析,预报结果合格率达到80%,属于甲等预报方案,表明基于物理成因分析和数学理论的可变模糊聚类循环迭代模型可用于黄河内蒙古段的流凌预报。     

基于改进爬山聚类法的模糊神经网络边坡稳定性判别模型

影响边坡稳定性的因素复杂且具有随机性和模糊性。综合考虑重度、黏聚力、内摩擦角、坡角及坡高等影响边坡稳定的主要因素,为判别边坡稳定性建立出新型模糊神经网络模型,该模型利用学习能力强大的神经网络及推理功能突出的模糊逻辑,通过改进的爬山聚类法进行结构学习,并利用 BP 算法和最小二乘估计法相结合的综合学习算法来调整参数,进而大幅度提高模型判别能力。经工程实例测试证明该模型可以快速准确的判别边坡的稳定性,可以为类似工程提供参考和借鉴。     

洪水聚类有效性分析

在聚类分析中,聚类数是一个非常重要的参数,最佳聚类数的确定问题是聚类分析研究的热点之一。在模糊聚类迭代模型的基础上,首先提出了基于类间相关系数的聚类有效性指标确定最佳聚类数,并给出了最佳聚类数的确定步骤。随后以IRIS和Ruspini数据集作为分析样本验证了所提聚类有效性指标的有效性。以双牌水库的45场典型洪水过程和碧流河水库的13场典型洪水过程为例,重点进行了洪水聚类分析,进一步验证了所提公式的有效性。碧流河水库洪水聚类,遵循了成因分析和聚类分析相结合的原则,其目的是确定各类主要天气系统的典型代表过程,以便进行水库防洪分类预报调度设计。     

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。     

模糊聚类法在大坝监测资料分析中的应用

为了解模糊聚类法在大坝监测资料分析中应用的适宜性,利用该法对水布垭面板堆石坝2013年面板挠度变形监测数据开展了研究。首先将监测管道划分为若干监测点,运用模糊聚类分析法对监测点进行分类,并采用F统计量评价聚类效果以确定最佳分类,对分类结果进行分析比较,可确定关键的面板变形监控点。随后建立面板挠度变形统计模型,考虑上游水深、温度、时效等因素,利用多元逐步回归分析法对关键点监测数据进行预报拟合。结果表明,利用模糊聚类分析法处理大坝监测数据具有便捷、高效的优点,模型预报结果拟合度较高。     

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。     

基于可变模糊聚类的城市排水系统内涝风险评估

文中针对风险评估模糊不确定性问题,采用可变模糊聚类方法,通过相对隶属度与聚类中心之间的动态迭代,得到城市雨水内涝风险评估结果。实例研究表明,方法的分析计算结果和实际情况吻合,说明可变模糊聚类可以有效应用于城市雨水内涝风险评估。     

基于模糊聚类的岩体结构面动态聚类方法研究

针对传统的岩体结构面分组方法的缺点,提出了基于模糊聚类的结构面动态聚类方法。首先以模糊聚类法对结构面样本进行分组,得到优势分组及各组优势产状,并将其作为动态聚类法的初始划分;再采用动态聚类法对结构面样本进行更进一步的聚类分析。该法克服了动态聚类算法对初始聚心敏感及易收敛于局部极小值的缺点,提高了分组结果和优势产状的客观性及准确性。将算法应用于野外实测岩体结构面产状数据分析中,得到的聚类结果合理、可靠,符合实际情况。     

大坝安全监控预报中的粒子群模糊聚类算法

将粒子群算法与模糊聚类算法相集成,建立粒子群模糊聚类算法并将其应用于大坝安全监控预报.通过粒子编码形式的确定,将模糊分类矩阵作为粒子.该算法具备粒子群算法的全局和局部搜索能力,充分利用正反馈信息,通过优化迭代计算,确定模糊分类矩阵.通过工程算例表明,该算法的模糊聚类效果与模糊聚类算法相比较优,可用于大坝安全监控预报.     

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。     

基于柔性耦合权重的四川省洪灾评估标准计算

洪灾损失具有随机性、模糊性和不确定性,其评估标准难以确定。采用加权模糊核聚类(WFKCA)方法对四川省历史洪灾样本集进行模糊聚类迭代运算,提取其中的内在分布特性,从而计算出洪灾损失各类别间的边界值,作为洪灾损失评估的参考标准。为了使评估工作具有一定普适性,针对性地选取了评估指标体系,并且对绝对值及相对值2种标准进行了探讨。考虑到指标权重对评估工作的关键性,利用模糊层次分析法计算出的主观综合判断矩阵推导出各指标权重的专家组指导性范围,并用来约束WFKCA对客观权重的搜索范围,得到在满足专家组主观决策偏好的前提下尽可能对代表客观性的聚类效果进行优化的主、客观性间柔性耦合的权重。实例分析证明本文提出的方法计算出的洪灾评估标准较为可靠,具有一定的参考价值。     

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。     

模糊聚类分析法在城市生态环境评价中的应用

在分析模糊聚类分析法原理的基础上,建立了生态环境评价指标体系,对评价因子量化分级,利用层次分析法确定权重后,用模糊聚类分析法对郑州市的生态环境进行了评价。结果表明,郑州市生态环境均是较低和很差的状态,不适于人类长期居住,因此急需采取措施改进城市生态环境质量。     

基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型

为了解决实际工程中边坡安全系数不能准确描述边坡状态的问题,基于定性分析和定量分析相结合的思想,运用FAHP法和K-Means聚类算法,通过对滑坡样本的关键因素进行评价和聚类得到各因素的聚类中心,再通过构建联系数向量的方法,建立基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型。根据边坡中的关键性因素运用基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型完成对未知边坡样本进行预测。将该模型应用于新建南昌到赣州铁路客运专线项目,结果与实际情况相符合,避免了实际工程中单纯考虑边坡安全系数来确定边坡状态的局限性。通过构建基于FAHP和K-Means聚类的边坡稳定性模型,揭示了高度、边坡角、孔隙水压力比等因素与边坡稳定性的非线性关系,此模型可以为边坡的设计、施工、监测提供参考。     

基于模糊聚类法的水电工程造价估算模型及应用

在综合分析水电工程特征和模糊数学特点的基础上，提出了基于模糊聚类法的水电工程造价估算模型，重点研究了该模型的基本原理及模型的建立。通过工程实例的应用，验证了该方法的科学性、合理性及实用性。     

基于模糊GM(1,1)模型的农业水分盈亏预测

以各生长期有效降水和敏感性系数为依据选取聚类指标,利用模糊迭代聚类方法对多年降水资料进行聚类分析;在此基础上建立了GM（1,1）模型,检验其精度;并对未来农业水分盈亏变化趋势进行预测。实例计算结果表明：该方法简便、精度较高,具有一定的实用价值。     

选择典型水沙年的模糊聚类方法

本文应用模糊聚类方法讨论了需同时考虑水、沙两过程代表性的典型水沙年选择问题.对需考虑流量分级问题,提出了两级模糊聚类方法.给出了算例,计算表明结果是合理的.     

基于决策者偏好DE算法的模糊聚类迭代洪灾评估方法

权重的选择是各种洪水灾害评估模型中的一个关键而又难以确定的问题。根据现有主观赋权法和客观赋权法的特点,在差分进化(DE)算法的基础上,引入决策者偏好过滤掉不满足条件的个体,通过优化考虑决策者偏好的模糊聚类迭代模型获得洪灾样本的指标权重向量,结合洪灾损失样本特征值矩阵得出各样本的灾情综合评价值;然后依据灾情综合评价值与聚类矩阵求出各等级的特征值,并依此自动识别聚类矩阵中各行的类别属性;最后依据识别出的类别属性和各样本的灾情综合评价值,对洪灾样本在不同的决策者偏好下进行等级划分和灾情排序。以2013年四川省和1996年新疆的洪灾样本为例进行仿真试验,实现了不同决策者偏好下的洪灾等级评估,并为水利部门选择偏好类型提供了参考性建议。     

用逐步模糊聚类分析法进行混凝土坝的位移预报

本文用逐步模糊聚类分析法分析了佛子岭连拱坝13号垛第四阶段的位移观测资料,求出该阶段各因子对应不同分级的模糊聚类中心,并以此实施佛坝位移的逐日预报