基于滞后效应的土石坝渗流监控模型

本文引入了库水位和降雨的滞后影响函数 ,以考虑库水位、降雨等因素对大坝渗流的滞后效应 ,并建立了考虑滞后效应的大坝渗流监控模型 .计算实例表明 ,该模型能较好地反映库水位、降雨等因素对渗流的滞后效应 ,且模型精度较高 ,可预报大坝的渗流状态 .

偏最小二乘回归在渗流监控模型中的应用

在渗流监控指标中,库水位之间、库水位与降雨之间存在严重的相关性.利用普通多元线性回归建立渗流监控模型中,监控指标之间存在的多重相关性影响参数估计,扩大模型误差,破坏模型的稳健性.为了克服多重相关性对模型的干扰,引入了能辨别系统信息与噪声的偏最小二乘回归,并编制了程序.算例分析表明,偏最小二乘回归模型所分离出的各个影响分量能对大坝实测变量的变化作出合理的物理成因解释,而且偏最小二乘回归模型的预测能力也远优于普通最小二乘回归模型,前者的预测误差平方和约只有后者的二十分之一.

基于云自适应遗传算法的深覆盖层上面板堆石坝渗流监控模型

针对库水位和降雨对面板堆石坝渗流的滞后效应,结合深覆盖层面板堆石坝的筑坝特点,在综合考虑覆盖层厚度、筑坝材料等对大坝渗流影响的基础上,建立了考虑滞后效应的深覆盖层面板堆石坝渗流安全监控模型,并在模型的求解中采用了云自适应遗传算法。实例应用表明,该模型能较好地反映库水位、降雨对渗流的滞后影响,模型精度与预报效果优于一般渗流统计模型,且云自适应遗传算法较好地弥补了传统遗传算法执行效率不高、易陷入局部最优解等不足。

瀑布沟水电站坝体渗流监控优化数学模型精度分析

鉴于构建合理的瀑布沟坝体渗流监控数学模型对其坝体渗流安全评价至关重要,利用水位动态效应影响权重概念构建水位因子,并在引入主成分分析理论深入分析库水位滞后影响特性的基础上,提出了瀑布沟坝体渗流监控优化数学模型。结合瀑布沟大坝坝体渗流原观监测资料分析的结果表明,该优化模型较传统模型形式更加简洁,提高了分析精度及合理性,可合理评价瀑布沟大坝坝体的渗流状态,对相似工程的坝体渗流分析具有一定的参考与应用价值。

综合考虑渗流滞后效应和库水位变化速率影响的大坝渗流统计模型

以某大坝渗流量分析评价为例,通过引入库水位变化速率这一渗流影响因子,在对库水位变化速率及其对大坝渗流影响进行分析的基础上,研究了综合考虑渗流滞后效应和库水位变化速率影响的大坝渗流统计模型构建原理和方法,并通过与传统统计模型的对比分析,验证了文中方法的可行性和有效性。

测压管水位的混合模型研究

为了考虑库水位对测压管水位的滞后效应 ,引入了库水位滞后影响函数和等效水位 ,结合三维渗流有限元计算成果 ,建立了考虑滞后效应的测压管水位混合模型 .计算实例表明 ,该模型能较好地反映库水位对测压管水位的滞后效应 ,且精度较高 .

新农村建设饮水设计方案

在应变监控模型中,各因子之间存在着多重相关性,将会严重影响参数估计、扩大模型误差、破坏模型的稳健性,为了克服多重相关性对模型的干扰,引入了能辨别系统信息与噪声的偏最小二乘回归。研究分析表明,与普通的最小二乘回归相比,偏最小二乘回归模型具有很好的稳定性。