拱坝变形监测预报模型研究

采用力学方法计算拱坝变形的水压分量和拱坝各水平截面原度方向的平均温度Rm和线性温差Td，但仍用统计方法选取变形的温度因子和时效因子，从而建立拱坝变形混合模型作为预报模型．其中，变形水压分量的计算采用了有限元法和拱架法；Tm和Td的计算，分析了分段水位的选用，气温和水温对变形影响的滞后规律、水温相位差选用等问题．实践证明，该模型具有计算简便，适应性广，预报效果好等特点。     

基于原型监测资料的特高拱坝变形实时风险率模型

混凝土坝风险率分析模型通常基于结构极限状态功能函数对单个监测点一维时间序列建模,未考虑变形监测点之间的相关性及多重共线性问题.基于原型监测资料,考虑各分区所有测点的相关性及不同分区变形之间的协同性,引入面板数据理论对特高拱坝监测点进行聚类分区,在拟定单测点风险率函数的基础上,提出计算特高拱坝变形分区单测点实时风险率的方...     

基于聚类分区和MO-LSSVR的高拱坝变形预测模型

为解决传统单测点监控模型未考虑多测点间的内在关联,难以反映高拱坝变形区域分布特征的问题,提出了基于聚类分区和多输出最小二乘支持向量回归机(MO-LSSVR)的高拱坝变形预测模型。模型基于测点之间的复合相似性指标,借助层次凝聚聚类(HAC)算法实现空间测点的聚类分区,再利用融合测点关联特性的MO-LSSVR对分区内多测点进行建模。工程实例验证表明,模型聚类分区结果与坝体变形空间分布特征较吻合,具有较高的准确性和稳健性,为从多测点关联维度预测坝体变形和监控大坝整体安全性态提供了一种新方法。     

特高拱坝运行初期变形监测预报模型及构建方法

针对特高拱坝运行初期温度场的非稳定性和时效的非单调增长性,发展变形监测和预报模型,并提出构建方法。通过主成分上的分层聚类法选取代表性温度测点,将其实测值作为温度变量,引入包含徐变及其恢复项的时效变量表达式,论证其表达谷幅变形的能力。进而考虑库水位、实测温度、组合时效等变量,应用增强回归树方法提出特高拱坝运行初期变形监测和预报模型,并通过后向消减变量建立优化模型。分析各变量对变形的边际效应,得出相对影响,借助部分依赖图,辨识变量间相关关系及其对坝体变形的影响规律,揭示变形机制。将该模型应用于某特高拱坝,验证该模型的可行性和有效性;并将结果与支持向量机、多元回归模型进行对比分析,得出该模型具有显著的优越性。     

基于随机森林模型的需水预测模型及其应用

为解决需水预测模型精度问题,尝试基于随机森林模型的分类和回归功能构建需水预测模型。以苏州市需水量预测为研究实例,首先应用随机森林模型的分类功能将需水预测因子分类,经计算发现第一产业比例、人口、灌溉面积、万元产值用水量和国民经济生产总值为最重要的解释变量。在此基础上,用随机森林模型的回归功能对需水进行预测,同时采用相同的训练数据建立基于BP神经网络和RBF神经网络的需水预测模型,通过对比3个模型的预测结果,发现随机森林模型能有效预测需水量,且精度较高。     

基于GAMLSS-GLO及随机森林算法的土石坝渗流监测模型

根据土石坝渗流原型观测,厘清水位、降水等因素的影响,模拟大坝渗流的真实状态,合理评估其渗流监测结果,是土石坝安全监控亟待解决的关键问题。基于此,根据数理统计原理,采用随机森林算法构建无降水条件下渗流量与上下游水位的回归模型;考虑渗流量受前期累积降水的综合影响,引入广义可加模型（GAMLSS-GLO）,模拟降水影响下土石坝渗流监测值的波动区间,并将其与渗流-水位回归模型叠加,预测土石坝渗流监测的可靠区间;最后,将该方法应用于糯扎渡心墙堆石坝的渗流监测。结果表明：所提模型方法对渗流的水位、降水响应表现出良好的适用性,显著提高了渗流模拟预测质量。同时求解了渗流量置信区间,有利于土石坝的运行工况判断及安全监控。     

一种空间误差模型在混凝土拱坝变形预测中的应用

混凝土拱坝作为一种高次超静定结构,具有较强的自适应性和整体性,但传统混凝土拱坝变形统计模型主要考察单个测点的变形序列,不能体现不同测点之间的相互作用。基于传统混凝土拱坝变形统计模型,用空间计量方法挖掘了拱坝不同测点同一时刻误差项空间面板数据的空间关联特性;进一步采用空间面板自回归模型拟合变形序列误差项面板数据,建立了混凝土拱坝变形预测空间误差模型。小湾拱坝坝体34个监测点水平向变形监测序列分析结果表明:误差面板数据之间存在很强的正空间关联性质,空间误差模型的预测效果优于传统统计模型,具有一定应用前景。     

变形分量信息随机森林分析法在缺失数据处理中的应用

完整的变形监测数据是评估大坝运行状态的前提条件，数据缺失将给相关分析带来很大难度。为此，提出了基于随机森林(RF)算法对不同尺度变形分量信息提取缺失值的处理方法。首先，将待处理测点和相似变形测点监测数据变换为不同尺度的分量；然后，以待处理测点各分量为因变量，使用RF法从其他测点分量中提取对其影响显著的分量，记为一组样本，依次提取直至完成所有分量的信息提取；最后，对得到的样本组构建BP模型，并组合得到原始变形缺失数据补全结果。经实例分析可知，相比于其他方法，基于随机森林算法的缺失数据处理方法的变形补全结果更准确，在大坝变形缺失值补全中有明显优势。该方法可为坝工领域其他缺失监测量的处理方法提供参考。     

长沙掺MgO拱坝变形监测资料分析

通过对外掺MgO混凝土的变形特性研究，建立起适合外掺MgO混凝土拱坝变形时效特性的数学模型，分析了长沙拱坝拱冠205.0 m，220.0 m，245.0 m高程径向位移的变化趋势和主要影响因素。分析结果表明拱冠径向位移主要受温度、上游水位以及时效的影响，且时效尚未稳定。     

构皮滩水电站拱坝变形监测设计

拱坝变形是构皮滩电站最重要的监测项目之一.拱坝变形监测成果是评价拱坝安全性态最重要和最直观的依据,合理的变形监测设计是及时获取可靠变形监测成果的基础,对综合反映建筑物的工作性态、评价大坝安全和指导工程运行管理都有着十分重要的意义.根据构皮滩水电站拱坝特点,对拱坝变形监测设计原则、变形监测项目及监测设施布置进行了较为详细的阐述.     

基于因果模型的拱坝变形安全监控研究

基于因果模型原理,构建了拱坝变形的因素集和结果集,并从相关物理、力学原理出发,研究了拱坝变形和变形原因之间的因果作用机制。据此,融合因果分析图、层次分析法和模糊数学等技术,建立了拱坝变形影响因素的重要度因果分析图;应用小波分析方法提取了变形趋势分量,并将基于范例的因果推理方法引入到拱坝变形因果分析中,将其与传统的回归模型相结合,构建了拱坝变形因果推理模型。研究表明,因果分析理论的引入能够实现对拱坝变形机制进行更全面的分析。     

紧水滩拱坝变形监测精度分析

介绍了紧水滩拱坝坝区平面和高程监测网、坝顶水平位移、坝体垂直位移和挠度位移等监测项目的布置与观测方法，对各项目的监测精度进行了分析与评估，且对精度较低的前方交会观测提出了改善办法。     

混凝土拱坝安全监测及变形性态分析研究

大坝安全监测对稳定性研究和安全评价具有十分重要的现实意义,文章结合对某碾压混凝土双曲拱坝的环境量监测资料,基于统计模型原理掌握水位、气温和降雨量等影响因子的变化规律,通过几何水准和静力水准监测方法对坝体水平位移、垂直位移进行考证并得出安全性评价结论,所得成果对于大坝的安全形态研究具有一定的参考价值.     

基于SSA-LSTM的混凝土拱坝变形预测模型

由于混凝土拱坝在变形过程中有明显的非线性特点,因此参数过多和陷入局部最优的问题是大坝变形预测模型过程中较为常见的问题。通过将麻雀搜索算法(SSA)引入长短期记忆神经网络(LSTM)中,进行超参数优化,建立了SSA-LSTM模型进行混凝土拱坝变形预测模型。以某拱坝多个测点的实测径向位移数据为例,将水压、温度和时效作为输入,坝体径向位移作为输出,使用SSA-LSTM模型与传统的变形预测模型BP神经网络、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)分别进行回归预测,结果表明SSA-LSTM模型具有较强的预测能力,可用于大坝安全的预警预报。     

高拱坝短期变形和应力预测预警方法及工程应用

针对高拱坝预测预警能力不足的问题,提出了短时间内基于监测数据和全坝全过程仿真的混合预测模型。在此基础上建立了包含坝体变形和关键部位应力的预警指标体系,能够明确给出各部位变形和应力预警阈值。在小湾拱坝初次蓄水期中的应用结果表明:变形和应力预警指标的阈值设置比较合理,能够对异常情况给出警报,实用且合理有效。研究成果为高拱坝安全运行提供了有效的预测和预警思路。     

凤滩空腹重力拱坝变形的时空模型

凤滩大坝为混凝土空腹重力拱坝,变形性态有其特殊性。本文利用位移时空监测模型的基本原理,建立了凤滩空腹重力拱坝的挠曲线模型,并应用其分析了坝体径向位移的变形规律,取得了令人满意的效果。     

重庆江口水电站拱坝坝体变形监测分析

本文介绍了江口水电站薄拱坝外部变形监测控制网布置情况,通过对施工期和工程下闸蓄水初期外部变形监测资料的分析,初步掌握了建筑物整体位移变形情况和运行状态,为水电站的正常运行管理提供了必要的决策信息,同时也验证了设计。本文对同类工程安全监测系统的设计、实施及观测资料分析都有借鉴意义。     

施工期混凝土拱坝变形安全监控模型研究

混凝土拱坝施工期的安全监控及时反馈给施工和设计单位,可避免事故的发生.但施工期混凝土拱坝变形规律复杂、影响因素众多,实施安全监控的难度较大.根据施T期混凝土拱坝变形的基本特点,对其影响因素进行了选取,并结合有限元仿真技术,分析坝体变形与影响因子之间的定量关系,从而建立了施工期坝体变形的监控模型.以正处于施工期的小湾拱坝为例,对所建立的监控模型进行了验证,结果表明拟合效果较好.     

基于库盘变形的高混凝土拱坝变形分析方法研究

在常规混凝土高拱坝变形性态研究中,对远坝区库盘变形影响考虑不足,导致坝体变形计算结果与监测数值存在差异。通过建立大范围的库盘有限元模型,在研究合理建模范围的基础上,提出了库盘变形作用对坝体变形性态影响的分析方法。以某高混凝土双曲拱坝河床坝段为研究对象,联合库盘有限元模型和近坝区有限元模型模拟了库盘变形对坝体变形的影响。研究结果表明：当库区基岩岩性较差时,高坝大库工程的库盘变形对坝体变形影响明显,而且考虑库盘变形作用而得到的坝体变形值更接近实测资料。     

基于Copula熵-随机森林的中长期径流预报研究

预测因子作为中长期预报模型的输入项,是影响预报结果精度的关键要素。为进一步提高预报精度,提出了一种Copula熵与随机森林模型相结合的中长期径流预报方法。该方法首先采用Copula熵指标对预测因子进行筛选,然后将选取的预测因子作为输入项,导入随机森林模型中对月径流进行相应预测。将该方法应用于汉江流域丹江口水库的逐月入库径流预报中,并与相关系数筛选法进行对比。结果表明:基于Copula熵指标筛选出的预测因子对应的模拟结果具有更高的精度,尤其对于汛期而言,其模拟值与实测值的拟合优度显著优于比选方法,说明其筛选出的预测因子具有更好的合理性。