黄土边坡稳定性的属性识别模型

将属性识别理论应用于黄土边坡稳定性综合评价分析中，提出了属性测度函数，建立了基于客观性权重的属性识别模型．将该模型用于实例分析的结果表明，评价结果客观、准确．     

基于可变模糊识别模型的边坡稳定性评价研究

针对边坡稳定性影响因素的复杂性、随机性和模糊性的特点,建立了基于可变模糊识别边坡稳定性评价模型。首先应用主观权重对客观权重进行修正得到模型的动态权重,然后确定评价单元指标的级别特征值及指标最优隶属度,最终得到各评价样本的边坡稳定性等级。通过工程实例验证了该评价方法的可行性。     

基于弹塑性区间有限元的边坡稳定性分析

区间分析法是工程中对不确定问题进行分析的方法之一。现有区间分析法大多采用区间参数摄动法求解,其存在明显的局限性,特别对于弹塑性问题需采用增量法计算时,很难得到有效的解答。在边坡稳定性计算中采用区间变量来描述工程中的不确定性,将区间数学与弹塑性有限元相结合,建立了弹塑性区间有限元,推导了基于弹塑性区间有限元方法的边坡稳定性区间安全系数计算公式,这一方法能有效的避免区间参数摄动法的局限性。通过工程实例,验证了该方法的可行性和有效性。在此基础上探讨了岩土体参数对区间安全系数的影响。结果表明,内摩擦角对边坡安全系数的影响明显,重度、黏聚力影响较大,弹性模量和泊松比影响小。     

基于积分法的均质边坡稳定性区间分析

为了考虑岩土体材料自身强度参数的随机性对边坡稳定性的影响,采用边坡稳定积分法代替传统条分法,避免了条分法中土条数目不同带来的计算误差,并利用区间分析理论,充分考虑岩土体抗剪强度参数的随机性,得出了土体参数在一定范围内变化情况下的区间安全系数表达式及浸水条件下边坡的区间安全系数表达式,并通过Matlab语言进行程序的编制。计算算例表明:常规方法求得的安全系数包含在此方法所求的区间范围内,体现了此方法对均质边坡的计算结果正确合理,得出的区间结果具有一定的实际工程意义。     

基于CMFOA-SVM的边坡稳定性评价模型

边坡失稳往往会造成巨大的经济损失和人员伤亡,构建科学有效的边坡稳定性评价模型对于边坡灾害防治具有重要意义。针对边坡评价涉及多重不确定性,探讨了基于正态云模型、果蝇优化算法与支持向量机耦合的边坡稳定性评价模型,即利用正态云模型描述果蝇个体飞行方向和飞行距离的随机性与模糊性,以改进果蝇优化算法,进而应用基于正态云模型的果蝇算法(CMFOA)求解支持向量机(SVM)分类模型的最优参数组合,并结合实例应用及与GA-SVM、PSO-SVM和网格法-SVM对比分析,验证模型的可靠性。实例应用及对比结果表明,CMFOA-SVM模型应用于边坡稳定性评价有效可行,且评价准确率高,同时CMFOA算法的参数寻优效率高,也为其他分类问题提供了新的参考。     

基于燕尾突变模型的土质边坡稳定性研究

突变理论是研究自然界不连续变化现象的一种有效方法,对土质边坡稳定性研究有一定适应性,根据实际土质边坡稳定状态,建立了相应的燕尾突变模型。选取了凝聚力、摩擦角、边坡坡角3个主要影响边坡稳定性的因素变量,运用燕尾突变公式计算了边坡突变级数,根据计算结果分析了边坡系统的稳定性,并与传统方法进行对比分析,验证了该方法的准确性。燕尾突变模型在工程实际中的应用表明,该方法准确简便、合理可行,具有良好的实际应用价值。     

桃山水库基于熵权的属性识别模型研究

本研究是将熵值法与属性识别模型相结合,建立了桃山水库基于熵权的属性识别模型,应用模型对桃山水库的富营养化进行评价;并对模型评价结果进行验证,模型预测精度良好。     

基于属性识别模型的湖泊富营养化评价

为合理地确定湖泊的富营养化状态,从属性识别理论出发,建立了湖泊富营养化评价的属性识别模型,并结合熵权法确定的权重系数对东昌湖的富营养化状态进行评价。评价结果为各湖区全年均属于富营养化级别,并且7月份的富营养化程度最高,12月份次之,4月份最低,这与集对分析法和模糊识别方法评价的结果一致。表明该模型的评价结果是合理的;同时该模型简便、易懂,可作为湖泊富营养化评价的一种可行方法。     

基于熵权的属性识别水质评价模型

为了克服在一般水质综合评价过程中确定评价指标的权重系数带有主观性的弱点,通过综合分析评价指标自身信息,利用Shannon熵理论,客观地确定出水质评价指标的熵权系数,并将其与属性识别理论进行结合,提出一种基于熵权的属性识别水质评价模型。同时,以渭河干流水质评价为实例,证实了该方法在水质评价应用中的可行性和有效性。     

基于动力属性区间辨识的混凝土坝安全监控模型

对混凝土坝位移与影响因素相关分析的基础上,考虑混凝土坝系统演化过程中的非线性动力学特性．综合应用相空间理论、动力学结构突变理论等数值分析手段,有效辨识了测值突变位置。针对突变后形成的相对稳定的动力结构,探讨了混凝土坝长效服役安全监控模型的构建原理与算法。文末通过某混凝土拱坝实例验证．表明所提出的安全监控模型对混凝土坝位移的实时监测和预警都有重要意义。     

基于云模型的岩质边坡稳定性评价方法研究

岩质边坡的稳定性受众多因素的影响,以致对实际岩质边坡的稳定性进行准确评价仍不容易。针对岩质边坡稳定性评价方法的模糊性和随机性特点,提出基于云模型的岩质边坡稳定性评价方法。选取影响岩质边坡稳定性的１０个主要因素作为评价指标,由云发生器生成的１０个评价指标隶属于各稳定性等级的综合云模型,同时基于信心指数的专家打分法得出各评价指标的权重,最后将最大隶属度所在的级别确定为边坡的稳定性等级。采用该方法对３４个岩质边坡实例进行了稳定性评价并与现行国家规范推荐的ＣＳＭＲ法及这些边坡的实际状态进行了比对,表明该方法比现行方法具有更高的准确度,具有较好的实用价值。     

基于最大熵-属性区间识别的隧道塌方风险评价

为了准确地对山岭隧道建设工程中的塌方进行风险评估,基于最大熵原理和属性区间识别理论建立了山岭隧道塌方风险评价模型。具体工作流程是:选取围岩级别、地下水状况、岩体完整程度等7个主要因素作为隧道塌方风险评价指标,制定相应的属性区间评价指标分级标准;采用综合赋权法进行隧道塌方风险指标的权重分析;利用均化系数和基于最大熵原理的属性区间识别理论来确定属性测度区间;应用置信度准则对隧道塌方风险性进行属性识别,确定塌方风险性等级;运用评分准则对塌方风险进行评分,根据分值对两次或多次所属相同级别的风险进行比较排序。利用建立的评价模型与属性识别模型以及模糊层次分析法进行对比,结果吻合性较好。将该模型应用到实际工程中对塌方风险进行评估,并与现场情况作对比,证明了该模型的适用性和可行性。     

工程项目评标的属性识别模型

结合工程实例,将属性识别模型应用于工程项目评标,建立了基于熵权的工程项目评标模型。结果表明:该模型计算方便,通俗易懂,得到的结果较为可靠,为选择项目中标单位提供了一种更为科学、合理的方法;采用熵值法计算指标权重,避免了主观确定权重的随意性,从而使工程项目评标更为公平、公正和合理。同时,此模型还可应用于水质评价、空气质量评价及城市环境评价等方面,具有广阔的应用前景。     

双阳河水质评价的属性识别模型

本文根据属性识别理论，探讨了水环境质量的综合评价模型，应用此模型对双阳河进行评价，结果比较符合实际情况，同时该方法简单、易懂、更适合于有标准的系统质量评价问题。     

基于实测资料的边坡稳定性评价突变模型

基于边坡失稳机理及特征，结合基于实测资料的统计模型，利用突变理论推导了边坡稳定的尖点突变模型和边坡稳定判据表达式．算例结果表明，该方法可行．     

基于多级可拓模型的边坡稳定性评价

为了能准确评价边坡的稳定性,降低边坡治理过程中发生滑坡事故的风险,借鉴可拓学原理,将熵权法和层次分析法复合应用于指标综合权重的确定,建立以地形地貌等4个1级指标和以坡高、坡角等16个2级指标组成的边坡稳定性多级可拓评价模型,对边坡稳定性进行评价。研究表明,将物元可拓理论应用于边坡稳定性评价是可行的,应用该模型得到的边坡总体稳定性与实际边坡情况相吻合,可以很好地预测边坡的安全状态。     

基于层次分析法的边坡稳定性研究

影响边坡稳定性的因素多种多样,而且各种因素之间存在错综复杂的交互作用.文章结合某调水工程实例,利用层次分析法,并借助各因素的敏感性分析,对影响边坡稳定性的主要土体内部参数、外部几何尺寸和外部荷载三大要素进行了分析评价,在此基础上得出了各因素对边坡稳定性影响力大小,为边坡的设计与治理提供了可靠的参考依据.     

基于模拟退火神经网络模型的岩质边坡稳定性评价方法

 针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点,将具有全局搜索能力的模拟退火（SA）算法引入到神经网络的权值优化中。并且在SA算法中引入状态接受过程和退火过程的自适应措施,增加了对当前状态最优解的"记忆能力",避免了当前最优解的遗失,提高了算法的搜索效率。通过对XOR问题求解的比较,显示出SABP算法具有全局收敛且精度高的优越特性。最后基于实际工程的边坡数据建立了一个SABP算法模型,成功解决了具有高度非线性特点的边坡稳定性评价问题。     

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。     

博斯腾湖水质评价的属性识别模型

根据博斯腾湖水质资料,应用属性识别模型进行博斯腾湖的水质评价,结果表明博斯腾湖水质基本良好,影响湖泊水质的主要原因是农田排水,有排水口的区域水质较差,没有排水口的湖区水质均为良好。