【摘要】：為了對(duì)大壩安全進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)控,利用分形幾何理論預(yù)測(cè)大壩變形。針對(duì)一般常維分形分布不能很好分析大壩變形數(shù)據(jù)的問(wèn)題,對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行N階累計(jì)和變換,對(duì)變換后的數(shù)據(jù)利用分段變維分形模型計(jì)算各階變形維數(shù)序列,再選擇效果較好分形維數(shù)已知序列預(yù)測(cè)未知分形維數(shù),最后反推大壩變形預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。針對(duì)傳統(tǒng)變維分形預(yù)測(cè)模型分形維數(shù)預(yù)測(cè)方法的不確定性和所需監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量大的缺點(diǎn),利用灰色模型預(yù)測(cè)分形維數(shù),建立改進(jìn)的大壩分形幾何監(jiān)控模型。結(jié)合工程實(shí)例,對(duì)比插值法預(yù)測(cè)分形參數(shù)的傳統(tǒng)分形幾何預(yù)測(cè)模型和灰色模型改進(jìn)后的預(yù)測(cè)模型之間的預(yù)測(cè)精度,結(jié)果表明,改進(jìn)分形模型不僅在預(yù)測(cè)精度上有所提高,而且更具穩(wěn)定性和抗波動(dòng)性。
[Abstract]:In order to monitor dam safety accurately, the fractal geometry theory is used to predict dam deformation. In order to solve the problem that the normal fractal distribution can not well analyze the dam deformation data, the N order cumulative and transformation of the monitoring data is carried out, and the transformed data is calculated by using the piecewise variable dimension fractal model to calculate the deformation dimension sequence of each order. The known series of known fractal dimensions are selected to predict the unknown fractal dimensions. Finally, the dam deformation prediction data are backfired. Aiming at the uncertainty of fractal dimension prediction method of traditional variable dimension fractal prediction model and the shortcoming of large amount of monitoring data, an improved dam fractal geometric monitoring model is established by using grey model to predict fractal dimension. Combined with engineering examples, the prediction accuracy between the traditional fractal geometric prediction model and the improved grey model is compared. The results show that the improved fractal model can not only improve the prediction accuracy, but also improve the prediction accuracy of the improved fractal model. And more stable and anti-volatility.
【作者單位】： 河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河海大學(xué)水資源高效利用與工程安全國(guó)家工程研究中心;河海大學(xué)水利水電學(xué)院;大唐環(huán)境產(chǎn)業(yè)集團(tuán)股份有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51579086,51479054,51379068,51139001) 江蘇省杰出青年基金資助項(xiàng)目(BK20140039) 江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(水利工程)(YS11001)
【分類(lèi)號(hào)】：TV698.11

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本文編號(hào)：2358475