岩体结构面分组的改进数学方法研究

岩体结构面分组是岩体力学中的一项基础性工作。由于岩体结构面分组相对于一般聚类问题存在自身特殊之处,难以直接运用欧式距离度量结构面之间的相似度。通过对结构面数据做一定处理,使欧式距离可用于度量结构面之间的相似度,结合模糊C均值聚类(FCM—Fuzzy C-means Clustering)算法对岩体结构面分组进行研究;针对FCM初始聚类中心的确定,采用一种简洁高效的改进粒子群算法对其进行优选;再结合聚类有效性指标确定聚类分组数。通过模拟数据验证了该方法的合理性,并从多方面对分组数目进行讨论,给出了分组数目确定的一般方法。将提出的分组方法用于某水利工程坝基岩体结构面的分组研究,结果表明该方法易于实现、结论可靠,可为实际工程提供参考。     

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。     

基于凝聚层次聚类的K均值结构面产状分组

结构面产状数据分组是进行岩体力学性质分析及稳定性评价的基础工作,是工程地质领域一个重要的研究课题。K均值聚类方法从提出到现在,在结构面分组中得到了很好的应用,但是它需要事先给定聚类中心及分组数。为此,提出了改进算法,采用凝聚层次聚类法作为前处理,得到间距较大的几个聚类中心,随后以此聚类中心为初始聚心进行K均值聚类,并同时根据相关目标函数来确定最优分组数。将此改进方法应用于野外实测结构面分组中,得到的结果可靠,分类合理,可以准确确定结构面的优势产状。     

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。     

改进的模糊模式识别在金沙江径流特性分析中的应用

以模糊c均值算法为基础，通过改进隶属度函数的方法，将金沙江小黄瓜园45年的月平均径流资料进行多维空间中聚类。在聚类基础上，采用基于模糊模式识别的分析方法，得出了该站径流系列的多维丰枯特性及其变化周期。其计算结果与实测径流资料对比，较为符合实际情况，表明该方法能够有效分析径流的周期特性。     

流域代表性污染物智能识别模型

识别流域代表性污染物是核算水环境容量进而科学管理和保护水资源的前提,通常以经验确定的方法,经常会导致判断失误。文章将对应因子分析与模糊C均值聚类分析方法耦合起来,建立了流域代表性污染智能识别模型,并针对模糊C均值聚类方法对初值敏感等优化问题具体特点,选择加速遗传算法进行了求解,实现了流域代表性污染物的智能快速识别;将该模型在某流域进行了应用,结果表明了模型的有效性。     

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。     

应用KS聚类算法处理DMA分区流量数据

通过应用具备实时监控功能的智能水表,水司获得了大量管网流量数据.目前,数据挖掘技术可实现对这些数据的信息利用最大化和合理分析.针对聚类算法中经典的K-means、自主映射(SOM)和模糊C均值(FCM)存在的聚类效果不理想问题,采用基于DMA分区水量曲线距离和形状的KS聚类算法处理流量数据提高聚类效果.通过对X市43个DMA分区预处理的流量数据的聚类分析,KS聚类算法的聚类效果优于K-means、SOM和FCM聚类算法,且可利用对KS聚类结果的分析,指导水司检测漏损、偷水的异常情况.     

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。     

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。     

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。     

基于负荷模糊聚类的电压稳定概率评估

在对研究时段内多个负荷水平进行模糊C均值聚类的基础上，采用多维正态分布抽样技术，提出了一种同时计及节点负荷相关性和负荷预测不确定性的电压稳定概率评估方法。通过对负荷样本多次抽样后进行连续潮流计算及模态分析，可以获得系统功率极值、母线与支路参与因子的统计信息，以及系统在给定负荷水平下电压失稳的概率，从概率角度指出具有潜在电压稳定问题的区域，实现对系统电压稳定性的概率评估。通过对IEEE 57节点系统进行分析计算，验证了算法的可行性和有效性，并就模糊聚类数、负荷预测不确定性和节点负荷相关性对电压稳定评估结果的影响进行了比较和分析。     

水质评价的灰色中心聚类法

本文以水环境系统作为典型的灰色系统来处理,并在灰色聚类法的基础上,提出了水质评价的灰色中心聚类法(简称EWQGMC法),据此规定了各级水的功效函数,还给出了用EWQGMC法进行流域水质评价的一个实例,例中对流域水质评价的有关问题进行了探讨。模糊模式识别法验证了EWQGMC法对于水质评价的实用性和有效性。     

榆林地区降水特征分析及降水量预测

依据榆林地区1951—2015年逐日降水资料,应用Mann-Kendall非参数方法(M-K法)、改进后的有序聚类分析法等方法综合分析榆林地区的降水特征,对比改进前后的有序聚类法对突变点识别的精度,并结合加权马尔科夫链及模糊集理论对其未来10 a的降水量进行预测。结果表明：榆林地区降水年内分布极为不均,M-K法求得的春、夏、秋、冬统计检验量Z值分别为0.861、0.503、1.358、6.960,说明年内降水量的趋势检验结果与线性趋势分析的结果吻合,其多年年际变化Z值为1.40,呈递增趋势;改进后的有序聚类法识别的降水突变年份较改进前更加精确,计算结果表明降水量在2000年和2011年发生突变;加权平均马尔科夫链及模糊集理论预测未来10 a内的降水量呈增加趋势,预测降水量均值为433.2 mm,增加幅度为47.0 mm/10 a。     

基于K近邻改进密度峰值聚类分析法的岩体结构面产状优势分组

为了研究结构面对岩体稳定性的影响,需要清楚岩体结构面的发育规律。传统玫瑰花图、极点图和等密度图等岩体结构面产状优势分组方法较为粗糙,主观因素影响较大,而采用K均值聚类算法、FCM模糊聚类算法则可以得到较为准确的分组结果,但须事先指定聚类数量及初始聚类中心。初始划分对分组结果影响较大,因此提出一种基于K近邻改进密度峰值聚类分析法的岩体结构面产状优势分组的新方法,该方法优点在于无需迭代过程、计算速度快、可自动探测聚类中心数量,并可通过自动计算岩体结构面局部密度大小和聚类中心距离更加准确地确定聚类中心,实现结构面产状的合理划分。通过应用计算机模拟生成的结构面产状数据进行产状优势分组,验证了该方法的准确性和可靠性。最后将这种方法应用于怒江松塔水电站坝址区实测的结构面产状优势分组中,得到了较为符合实际的分组结果。     

模糊聚类法在岩体结构研究中的应用——以三河口水利枢纽工程为例

通过对岩体结构面产状用模糊聚类方法和传统玫瑰花图方法分析对比,分析了模糊聚类法及传统方法的优缺点及适用范围.试验分析表明,两种方法对结构面产状分组结论不完全一致,且各自具有一定的适用范围.传统玫瑰花图法更多的反映构造作用及其他地质作用所造成的影响,而模糊聚类方法则可以较好地反映岩体结构面产状组合的影响,从而为坝肩岩体稳定分析提供依据.     

基于人工鱼群算法和模糊C-均值聚类的洪水分类方法

为了克服模糊C-均值聚类(FCM)算法依赖初值的缺点,引入人工鱼群算法(AFS)建立一种新的聚类算法,应用于洪水分类研究。该算法将聚类中心看作食物源,通过样本抽样产生初始鱼群,利用人工鱼群算法能全局寻优和快速收敛的特点,得到一个较优的初始聚类结果,再使用FCM算法进行局部搜索,以避免因初值选取不当,而有可能陷入局部最小的缺陷。该方法应用于对西江流域洪水资料的分析结果表明,新算法具有比FCM算法更好的性能表现,使得到的分类结果更加准确合理。     

达拉特旗地表水水质评价结果差异分析

对达拉特旗地表水水质4种评价结果对比，模糊可变评价法与水质标识指数法结果较为一致，而灰色聚类法评价结果和以上两种方法存在较大差异。对存在差异进行分析，认为灰色聚类法在聚类权确定、白化函数值计算等过程中存在一定的不适用性，导致部分指标信息失真，因此结果失去合理性。由于单因子极值法只考虑最差一级水质标准，缺乏综合性和科学性，故建议不再使用。     

基于模糊聚类的城市功能区划分研究

阐述了城市土地利用功能区的基本概念、分区的基本原则和各个功能区的特性,简述模糊聚类分析方法的基本思想和特征,详述了运用模糊聚类进行城市功能区划分的基本流程和具体步骤,重点是指标的选取和相似系数的确定.以大同市新荣区为例对模糊聚类在城市土地利用功能分区上的应用进行实例研究,并对聚类出来的结果进行了客观的分析,分析了所研究内容的应用前景和作用.