基于R/S分析与V/S分析的滑坡变形趋势判断及稳定性研究

鉴于滑坡变形趋势判断及稳定性研究的重要性,以茅坪滑坡为例,将监测数据的累计变形和变形速率两时间序列作为基本资料,采用R/S分析与V/S分析对滑坡的变形趋势进行分析,并采用R/S分析法计算滑坡监测过程中的Hurst指数,评价Hurst指数与滑坡稳定性之间的关系。结果表明,在变形趋势分析方面,两时间序列均呈持续增长趋势,但V/S分析的稳健性高于R/S分析,且R/S分析的短期敏感性更高;在稳定性评价方面,虽然两种稳定性评价方式的评价结果有一定差异,但均可得知滑坡的稳定性较高,处于较稳定的状态。

基于V/S分析的深度堵水调剖效果综合评价方法

不同于常规堵水调剖,深度堵水调剖过程具有动态、大延迟、非线性的特性,采用常规的近井堵水调剖效果评价方法会引起较大偏差。综合考虑注水井和油井的见效情况,构建深度堵水调剖效果综合评价指数,在此基础上,通过V/S分析计算综合评价指数时间序列的Hurst指数,并结合序列稳定性分析,建立了深度堵水调剖效果综合评价方法。孤岛油田某深度堵水调剖井组的综合效果评价应用表明:措施实施30 d后,深度堵水调剖措施开始见效,综合评价指数时间序列的Hurst指数大于0.5,且表征序列稳定性的V_(N)统计量呈持续增长趋势,预测该井组的深度堵水调剖措施改善趋势未来一定时间内将持续,这与该井组的生产动态曲线变化相吻合,说明该方法可为深度堵水调剖工艺矿场应用提供可靠的指导。

基于V/S分析的瓦斯涌出量分形特性研究

针对掘进工作面瓦斯涌出量时间序列复杂非线性特性,利用V/S分析法对其长程趋势特性进行了研究。介绍了经典R/S分析的基本原理,针对经典R/S分析法存在的缺点,给出了V/S分析法基本原理和长程相关特性趋势的分析方法,并指出有效关联长度的计算方法。在MATLAB2009b环境下实现了算法程序,利用此分析方法对鹤壁十矿1113工作面的瓦斯涌出量时间序列进行分析。结果表明：几组数据的Hurst指数值介于0.6301~0.9137,说明工作面瓦斯涌出量时间序列数据具有正相关特性,没有发生突出时正相关特性明显强于突出发生时,且没有发生突出时的有效关联长度值也明显大于发生突出时的有效关联长度。

基于多种优化支持向量机及V/S分析法的隧道变形预测及趋势判断

隧道变形具有明显的非线性特征,为实现其准确预测,基于卡尔曼滤波和多种优化的支持向量机模型对隧道变形进行预测,以探讨不同预测模型的适用性,并进一步进行组合预测;同时,利用V/S分析法计算变形序列的Hurst指数,以判断隧道的变形趋势,并与预测结果进行对比,综合判断隧道的变形规律。结果表明:最小二乘支持向量机的优化效果最好,且预测隧道后4个周期均为增长变形;同时,变形序列和速率序列V/S分析的Hurst指数分别为0.845和0.602,均>0.5,得出隧道后期变形呈持续增长趋势,与预测分析一致,验证了思路的有效性。

基于分形V/S分析的电力股票长记忆性研究

利用Cajueiro等人提出的估计Hurst指数的新方法——V/S分析,研究我国电力行业最具代表力的股票——江电力股票的非线性特征。通过对该股票日收益率及其波动率序列的V/S分析,得出它们的Hurst指数均大于0.5,这表明长江电力股票价格序列是一个分形时间序列,呈现明显的长记忆性特征。

V/S和Mann-Kendall相结合的方法在洪涝灾情分析中的应用

【目的】将V/S分析法引入到洪涝灾害面积序列的长记忆性研究,为洪涝灾害的预测和防治提供参考。【方法】以洞庭湖1949-1998年50年的洪涝灾害面积序列为研究对象,采用V/S分析法计算其Hurst指数,并结合其Mann-Kendall趋势分析洪涝灾害面积序列未来的变化趋势。【结果】20世纪70年代以来洞庭湖区的洪灾面积下降趋势明显,90年代以后涝灾面积上升趋势显著,洞庭湖洪涝灾害时间序列V/S分析的Hurst指数均大于0.5,表明洪涝灾害面积序列的变化趋势在未来将持续。【结论】V/S分析是一种有效的趋势预测方法。将V/S分析法与Mann-Kendall相结合的方法能够分析洪涝灾害时间序列未来的变化趋势,是一种有效的未来趋势预测方法。

基于V/S分析的河川径流长记忆性研究

针对河川径流的复杂波动性,将V/S分析引入到河川径流中进行长记忆性研究。通过V/S分析计算黄河上游兰州站和贵德站年径流序列的Hurst指数,与R/S分析进行比较,并进行稳定性与短期相关性检验,结果表明:兰州站、贵德站年径流序列V/S分析的Hurst指数均大于0.5,表明两站均具有较强的长记忆性,相对于R/S分析不易受短期相关性的影响,是一种稳健有效的分形方法,为河川径流长记忆性分析提供一种新的思路和方法。

基于R／S分析和V／S分析的香港股市长记忆性比较研究

对金融时序的长记忆性进行研究在金融市场预测中具有重要的意义。目前一般认为Giraitis等人于2003年提出的V/S分析法更具稳健性、不易受短期记忆性的影响。尽管很多研究表明V/S方法在分析时间序列的记忆性问题上表现更为稳健,然而本文同时运用R/S分析和V/S分析法对香港股市进行研究,发现两种方法对时间序列短期相关性的敏感度却是大体相当的,这与以往的研究结论并不一致。

基于V/S分析法的我国外汇市场长记忆性研究

2015年8月11日,人民币兑美元汇率报价6.2298元,较前一交易日贬值1.86%,创人民币兑美元汇率有数据以来单日最大跌幅。人民币汇率改革再次成为人们热议的焦点。本文以人民币兑美元汇率为例,运用分形市场理论,通过V/S分析法,分析我国外汇市场是否存在长记忆性,结果表明:我国外汇市场存在长记忆性特征。由此,我国在进行汇率改革时,应考虑到央行对汇率的短期波动及长期波动所带来的影响并制定合理的汇率浮动区间。

基于分形V/S技术的沪深股市长记忆性研究

将Cajueiro和Tabak提出估计Hurst指数的新方法即V/S分析引入我国沪深股票市场非线性特征的研究.比较研究表明V/S分析不易受短期相关性的影响,较R/S分析更为稳健和有效.通过对沪深两市综合指数的日收益率和周收益率序列的V/S分析,得到沪深两市的Hurst指数均小于0.5,这表明我国股票市场呈现出反持久性特征而不是长记忆性.

运营公路隧道的变形机理分析及危险性评价

为合理评价运营隧道的安全现状及危险性发展趋势,提出利用BP神经网络和V/S分析构建运营隧道的危险性预测模型。首先,基于运营隧道所处的环境条件,分析其变形机理;其次,根据相关安全等级划分标准,评价运营隧道的安全现状;最后,利用优化BP神经网络构建运营隧道的变形预测模型,再利用V/S分析判断运营隧道的危险性发展趋势,以实现运营隧道的危险性预测。以嬉野隧道为实例进行验证,结果表明:运营隧道的变形影响因素较多,主要包括渗水因素、空洞因素、衬砌劣化因素及长期应力作用因素等;隧道的安全现状等级为Ⅴ级,危险性高,且沉降变形判断得到的危险性等级要高于水平收敛判断得到的危险性等级;变形预测结果和危险性趋势分析结果具有较好的一致性,均得出该隧道的危险性将会进一步增加,验证了BP预测和V/S分析2种模型在运营隧道危险性预测中的适用性和可靠性。研究成果为公路隧道的后期运营提供一定的指导。

铁路路基沉降变形趋势的综合检验分析

为综合掌握路基沉降的变形过程,基于路基沉降的现场监测数据,提出下述方案：应用重标方差（V/S）分析、曼-肯德尔（M-K）检验和斯皮尔曼秩相关系数（SR）3种方法检验判断路基的整体变形和阶段性变形趋势。研究结果表明：在整体变形趋势的判断中,用这3种方法均得出路基沉降变形呈增长趋势,具有较好的一致性;在阶段性变形趋势的判断中,各阶段变形趋势存在差异,但也均呈持续增长趋势,与整体变形趋势结果相同,进一步验证了3种方法的可靠性和适用性。

基于信息分解的滑坡变形稳定性评价及预警分析

为实现滑坡稳定性评价及临灾预警等级划分,以三峡库区八字门滑坡为例,结合滑坡变形监测成果,先利用双树复小波实现滑坡变形信息分解,以剔除滑坡变形数据的误差信息,保证后续分析数据的准确性;其次,利用尖点突变理论对滑坡稳定性进行评价;最后,利用极限位移准则和V/S分析分别进行滑坡现状预警和后期预警,以实现滑坡预警综合评价。实例分析结果表明:滑坡变形数据的确含有一定量的误差信息,对滑坡稳定性评价及预警分析具有较大影响;双树复小波能有效分离滑坡变形的有用信息和误差信息,但在信息分解过程中应注重参数优化筛选,以保证分离效果;八字门滑坡现状处于稳定状态,且滑坡后部稳定性相对更强,前部稳定性相对更弱;在预警分析方面,八字门滑坡现状预警等级为Ⅲ级,且其后期预警显示其变形仍将持续增加,进而建议对滑坡进行较高频率监测,并做好避让措施准备,以切实保证区内居民的生命财产安全。

一种V/S和LSTM结合的滑坡变形分析方法

滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果,滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法,忽略了滑坡变形演化的影响因素,难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面,亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例,基于滑坡宏观变形和位移监测数据,利用重标方差(rescaled variance statistic, V/S)分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析,进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型,定量预测滑坡位移。研究结果表明,滑坡体属牵引式滑坡,北东部稳定性较差,西部和后缘相对稳定,预测值的均方根误差为8.95 mm,证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。

国际股票市场收益的长记忆性比较研究

股票市场收益的长记忆性研究对于有效市场假说的检验有着特别重要的意义。常用的长记忆性研究方法有经典R/S分析、修正R/S分析和对数周期图法等,Giraitis于2003年提出了一种新的更为稳健的V/S分析方法。本文运用修正R/S分析和V/S分析两种方法对世界上31个国家或地区的股票指数进行长记忆性比较研究。结果表明,以美国为代表的大多数发达国家股市一般不存在长记忆性,而如中国等发展中国家大多存在显著的长记忆性,尤其中国股市的长记忆性最强。但是也有例外,如德国等一些欧洲国家股市也有长记忆性,巴西等南美洲国家无长记忆性。同时,V/S分析比修正R/S分析更稳健有效。

国际股票市场收益率和波动率的长记忆性研究

股票市场长记忆性问题是金融学研究的一个热点问题,对于市场有效性的研究和系统非线性结构的分析有着重要的意义。本文运用修正R/S分析和V/S分析两种方法对世界上28个国家(地区)的股票指数的日、周收益序列和日、周收益波动序列进行了完整的长记忆性研究。结果表明:对于收益序列,以美国为代表的大多数发达国家股市一般不存在长记忆性,而中国等发展中国家大多存在显著的长记忆性,尤其中国股市的长记忆性最强;对于收益波动序列,所有国家(地区)都具有长记忆性,并强于收益序列。

中国股市收益率和波动率的长记忆性检验

运用修正R/S和V/S两种分析方法,选取两大盘指数(上证综指和深证成指)以及20只个股为样本,对其收益率和收益波动率序列的长记忆性进行大范围的比较研究。结果表明:对于收益率序列两大盘指数存在长记忆性,且深市强于沪市,而个股普遍不具有长记忆性;对于收益波动率序列,无论是大盘指数还是个股均存在显著的长记忆性,并且,三个收益波动率序列的长记忆性由强到弱依次为修正对数平方收益率、绝对收益率和平方收益率。

基于分形理论和NRS-RF-Arima模型的隧道仰坡安全性评价

为合理评价隧道仰坡安全性,以仰坡地表变形监测结果为基础,先利用分形理论的V/S分析法开展仰坡安全性初判,即初步判断隧道仰坡的安全状态及变形发展趋势,再利用邻域粗糙集理论、随机森林法和Arima模型构建隧道仰坡变形的误差修正预测模型,并通过变形预测结果评价仰坡安全性的发展趋势。实例分析结果显示:通过V/S分析,得到隧道仰坡变形的Hurst指数均大于0.5,说明其变形呈持续增加趋势,且变形维数D在1.0~1.5之间,可知隧道仰坡目前处于安全状态;经仰坡变形预测,可知隧道仰坡变形仍会进一步增加,并无收敛趋势,与趋势判断结果一致;综合二者结果可知,隧道仰坡目前虽处于安全状态,但其变形趋于不利方向,后期安全性具减弱趋势,应加强监测及支护,以保证隧道进洞安全。

基于主趋势辨识及误差弱化模型的库区滑坡变形规律研究

为准确掌握三峡库区滑坡的变形规律,以三峡库区木鱼包滑坡为工程背景,旨在通过滑坡主趋势项辨识来实现变形趋势判断及预测研究,即先利用双树复小波剔除滑坡变形数据的误差信息,以实现滑坡变形的主趋势项辨识;其次,利用重标方差(V/S)分析实现滑坡主趋势项的变形趋势判断,并采用优化支持向量机和BP神经网络构建滑坡变形的误差弱化预测模型;最后,通过对比变形趋势判断及预测结果实现滑坡变形规律研究。实例分析表明:双树复小波函数能有效剔除滑坡变形数据的误差信息,能有效实现滑坡变形的主趋势项辨识,且通过V/S分析对主趋势项的变形趋势判断,得出3个监测点的Hurst指数均大于0.5,但随时间持续,Hurst指数不断减少,说明其变形呈持续增加趋势,但趋势性趋于减弱;同时,误差弱化预测模型的预测误差均小于2%,验证了预测模型具有较高精度,且预测结果与变形趋势判断结果一致,说明V/S分析及误差弱化预测模型适用于滑坡变形规律研究。通过研究有效掌握了木鱼包滑坡的变形规律,为后期防治奠定了基础。