基于动力学突变辨识的高边坡位移监控模型

针对位移突变对高边坡位移监控模型拟合和预测精度的影响,在对高边坡位移与影响因素相关分析的基础上,基于高边坡系统演化过程中的非线性动力学特性,采用相空间重构、云模型等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识的实现方法,从而依据最近一次位移突变后的监测资料,建立了考虑动力学结构突变影响的位移监控模型。实例应用结果表明,该模型拟合和预测精度均较高。

基于不同评价方法的汾河运城段水质研究

综合评价汾河运城段在近期内的水质污染和变化趋势,可以为运城市及山西省河流的水环境保护和治理提供依据.因此根据2021年汾河流域运城段的水质自动监测数据,采用单因子评价法、综合污染指数法、超标评价法、秩相关系数评价法和模糊综合评价法对新西曲、杨赵桥、柴村桥、西梁桥和庙前5个断面的水质进行分析评价.结果表明:五个断面的高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮和化学需氧量主要为V类和劣V类,水质较差;五个断面在不同月份主要属于中度污染和重污染,只有少部分断面时空属于轻度污染;总氮和化学需氧量是主要的污染物,超标率分别达到100%和11%;每个断面的污染物浓度降低不明显,水体情况还有待改善,汾河运城段的水质改善问题任重而道远.

关于动力学互相关因子指数的注记

通过反例讨论了动力学互相关因子指数定义的错误所在,同时给出了正确的定义.

基于动力学结构突变的混凝土坝裂缝转异诊断方法研究

提出了混凝土坝裂缝转异诊断的动力学模糊互相关因子指数法,并利用该方法检验了Logistic时间序列由倍周期分枝走向混沌的结构突变过程,表明该方法具有鉴别时间序列内在动力学层次和检测其突变特性的功能.考虑到混凝土坝裂缝系统是一个开放的、耗散的以及复杂的非线性动力系统的特点,引用上述提出的分析方法对某混凝土重力拱坝下游面裂缝进行动力结构突变分析,发现了该坝裂缝存在两个明显的动力结构突变点,由此实现了混凝土坝裂缝的动态转异诊断;由于动力学模糊互相关因子指数法可以直接依据实测的裂缝开合度序列对大坝裂缝进行转异诊断,因此该方法具有较好的实际应用前景.

一种识别混沌时间序列动力学异同性的方法

定义了两个新的统计量 ,分别记为Q和R ,Q称为动力学自相关因子指数 ,R称为动力学互相关因子指数 .用Q和R对不同时间序列的动力学“距离”或同一时间序列中不同区段 (窗口 )的动力学“距离”进行估算 ,可以鉴别这些时间序列的动力学属性或它们内在的动力学结构层次以及复杂性 .一些典型实例检验表明 。

基于混沌理论和突变诊断的高边坡变形预测模型

高边坡系统的演化过程表现出复杂的非线性动力学特性,由于边坡经常受到外界因素的扰动,而使整个监测资料时间序列具有以突变点为分界的跳跃性,因此,有效辨识测值突变位置,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题。组合应用相空间重构、云模型和最大Lyapunov指数等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识的实现方法,探讨了考虑动力学结构突变影响的位移预测模型构建原理与算法。由于该模型依据最近一次位移突变后的监测资料,着重考虑突变后相对稳定的高边坡动力系统特性,因而可以有效提高监控模型的拟合和预测精度。以某水电工程为例,论证了利用该方法进行高边坡监测的有效性与准确性。

基于高边坡位移突变的安全监控模型

高边坡受爆破、地震等强外界作用时,位移监测值会出现明显跳跃。有效辨识测值突变位置,消除或削弱位移突变对测值序列整体数值特征的影响,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题之一。基于高边坡系统演化过程中的非线性动力学特性,应用相空间重构、云模型等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识等的实现方法;在对高边坡位移与影响因素相关分析的基础上,探讨了考虑动力学结构突变影响的位移预测模型构建原理与算法。该模型重点依据最近一次位移突变后的监测资料,考虑了突变后形成的相对稳定的高边坡动力系统特性,因而可以有效提高监控模型的拟合和预测精度。

非线性时间序列的动力结构突变检测的研究

基于非线性时间序列分析方法———动力学相关因子指数,提出一种新的动力结构突变的检测方法———动力学指数分割算法.通过理想时间序列试验,验证了该方法检测动力结构突变的有效性,同时发现相对少量的尖峰噪声对该方法的影响较小,但连续分布的随机白噪声对其具有一定的影响,并与传统的滑动T检验法和Yamamoto法进行比较,进而讨论它们各自的优缺点.