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针对时变监控模型比常规监控模型更有效且能准确进行变量分离,通过改进的模糊神经网络(IFNN)结合时变模型对陈村水库大坝的水平位移进行拟合与预测,并与BP模型做了比较.结果表明,该模型拟合及预测精度均较BP模型高,与工程实例相近,可推广应用. 相似文献
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基于逐步回归分析—马尔可夫链模型的大坝变形预测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对预测大坝变形准确性难度较大的问题,综合逐步回归分析和马尔可夫链的优点,采用逐步回归分析法对大坝原型观测资料进行分析,得到回归模型,并判别回归方程的有效性和精度,同时利用马尔可夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过划分残差状态、修正实测值与逐步回归模型拟合值的绝对误差与相对误差,建立了大坝变形预测的逐步回归分析—马尔可夫链预测模型(SRA-MC)。实例应用结果表明,模型的拟合值与实测值吻合良好,预测效果好,可见逐步回归分析—马尔可夫链模型在进行大坝变形预测时具有有效性,可应用于大坝变形预测分析及大坝安全监控预警中。 相似文献
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大坝位移的准确预测对大坝安全监控具有重要意义。针对传统的GM(1,1)模型在大坝位移监控中存在预测误差较大的问题,利用粒子群优化算法(PSO)对背景值权重参数寻优重构,借助马尔科夫链(MC)实现残差优化,建立了大坝位移的PSO_GM_MC监控模型。实例分析表明,PSO_GM_MC监控模型与传统灰色模型GM(1,1)相比,在大坝位移预测精度上有较大提高,可用于大坝位移的安全监控。 相似文献
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基于峰值识别理论的大坝安全监控模型 总被引:1,自引:0,他引:1
针对常规基于误差平方和最小的监控模型未考虑大坝测值样本容量间的差别,使峰(谷)值拟合和预测精度比一般测值偏低,采用峰值识别理论根据采样频次中峰谷值比例和幅度分别对常规的逐步回归模型和BP模型进行改造,以辽宁白石碾压混凝土重力坝、甘肃碧口心墙土坝和浙江里石门双曲拱坝为例,计算结果表明改进后的监控模型可有效提高峰值的拟合和预测精度. 相似文献
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鉴于传统的统计模型未考虑变形中的随机扰动和混沌现象,借助小波分析、灰色Verhulst模型(G-Verhulst)和差分自回归移动平均模型(ARIMA)分析统计模型的残差,以充分挖掘变形观测资料中的数据特性。首先利用小波分析对残差序列去噪,提取出不同频率的信号,然后分别利用G-Verhulst模型和ARIMA模型进行建模预测,最后将统计模型预测值和残差预测值叠加,建立了一种考虑残差的小波G-Verhulst-ARIMA大坝变形组合预测模型。实例应用结果表明,与不考虑残差的组合模型及使用GM(1,1)模型(EGM)代替G-Verhulst模型的组合模型相比,该模型拟合和预测时的均方误差均小于其他两组模型,有效提高了预测精度,为建立大坝安全监控模型提供了新思路。 相似文献
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以锦屏水电站左岸某标段边坡为例,基于有限元强度折减法的基本原理和破坏准则,提出了综合特征点位移增量与折减系数增量的比值关系曲线与迭代次数突变准则编制有限元程序计算边坡的安全系数。计算结果表明,两种失稳判据较吻合,误差仅为1.3%,位移突变与收敛合理,该判据正确、适用。 相似文献
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为了研究水位升降与降雨共同作用下荆江高滩岸坡应力位移的变化规律,根据该河段的地质水文条件,应用Geo-Studio软件对岸坡进行了流固耦合数值模拟。结果表明,岸坡最大剪应力分布由坡面向坡底逐渐增大;水位上升,同一岸坡点所受剪应力随之减小,岸坡位移指向坡内;水位下降,同一岸坡点所受剪应力随之增大,岸坡位移指向坡外,此时叠加降雨作用将导致坡顶向外位移进一步增大,对岸坡稳定非常不利,需重点监控;水位升降对坡脚位移的影响较大,降雨主要引起坡顶向外不利位移,需分别加强岸坡坡脚和坡顶的位移监测工作。 相似文献