【摘要】：我國(guó)山洪地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā),每年造成的損失十分巨大,因此有效的山洪監(jiān)測(cè)預(yù)警對(duì)保證人民生命財(cái)產(chǎn)安全,維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定具有重要意義。由于缺乏相應(yīng)的歷史資料,在山區(qū)小尺度流域內(nèi)應(yīng)用傳統(tǒng)的閾值判別法進(jìn)行災(zāi)害預(yù)蝥時(shí),需要耗費(fèi)大量人力物力設(shè)計(jì)合理閾值,并且所取得的閡值對(duì)于不同的觀測(cè)地點(diǎn)適用度不高。因此在復(fù)雜多變的山區(qū)水文監(jiān)測(cè)中采用生物啟發(fā)技術(shù),通過(guò)機(jī)器智能處理和經(jīng)驗(yàn)自學(xué)習(xí)的方法對(duì)山區(qū)水文狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)識(shí)別,實(shí)現(xiàn)對(duì)誘發(fā)山洪的多特征量間的關(guān)聯(lián)分析,進(jìn)而提高山洪災(zāi)害發(fā)現(xiàn)預(yù)警的科學(xué)性和適用性。本文結(jié)合特征聚類(lèi)理論,提出了利用免疫克隆選擇算法對(duì)水文狀態(tài)進(jìn)行異常識(shí)別的山洪災(zāi)害識(shí)別預(yù)警方法,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)預(yù)警效果。主要包含了設(shè)計(jì)一種自適應(yīng)免疫克隆選擇聚類(lèi)算法,提高了聚類(lèi)分析的效率;而且在該算法的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了山洪災(zāi)害識(shí)別預(yù)警方法的設(shè)計(jì):并開(kāi)發(fā)相應(yīng)的復(fù)雜水系預(yù)警系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法具有良好的預(yù)警效果。概括起來(lái),本文的研究成果主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:(])提出了 一種自適應(yīng)的免疫克隆選擇聚類(lèi)算法。對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的免疫克隆選擇算法進(jìn)行了以下方面的優(yōu)化:1.引入P矩陣編碼方式對(duì)可行解進(jìn)行編碼,縮小了搜索空間;2.引入聚類(lèi)目標(biāo)函數(shù)構(gòu)造抗體-抗原親和度準(zhǔn)則,指導(dǎo)尋優(yōu)搜索方向:3.設(shè)計(jì)自適應(yīng)克隆算子,提高對(duì)最優(yōu)解的搜索靈敏度;4.制定模糊修正策略,抑制搜索碰撞。以國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該算法數(shù)據(jù)特征聚類(lèi)效果良好,并且具有較高的收斂速度和聚類(lèi)精度。(2)設(shè)計(jì)了 一種山洪災(zāi)害識(shí)別預(yù)警方法,并在自適應(yīng)的免疫克隆選擇聚類(lèi)算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行災(zāi)害智能聚類(lèi)分析。其中,針對(duì)復(fù)雜水系特性,建立以降雨量、水流量、渾濁度和水位為主的4參量山洪災(zāi)害特征模型;同時(shí)構(gòu)造內(nèi)嵌的災(zāi)害經(jīng)驗(yàn)自學(xué)習(xí)機(jī)制,提高對(duì)異常水文狀態(tài)的識(shí)別速度:在聚類(lèi)分析的結(jié)果基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)災(zāi)害診斷評(píng)估機(jī)制,結(jié)合流域上下游的觀測(cè)節(jié)點(diǎn)位置信息計(jì)算出山洪預(yù)警等級(jí)。經(jīng)過(guò)水文數(shù)據(jù)驗(yàn)證,本方法具有良好的山洪預(yù)警效果。(3)應(yīng)用山洪災(zāi)害識(shí)別預(yù)警方法開(kāi)發(fā)復(fù)雜水系災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)。具體設(shè)計(jì)了災(zāi)害信息感知網(wǎng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)災(zāi)害特征參量的采集、傳輸;同時(shí)設(shè)計(jì)相應(yīng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控預(yù)警平臺(tái),實(shí)現(xiàn)了對(duì)相關(guān)水文信息的接收、儲(chǔ)存和可視化。
【圖文】：

無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)的范疇。由于本文所構(gòu)造的新算法主要涉及模糊Ｋ均值聚類(lèi)、遺傳搜索進(jìn)化、逡逑克隆選擇尋優(yōu)，分屬于聚類(lèi)迭代計(jì)算和生物啟發(fā)計(jì)算，其中生物啟發(fā)計(jì)算是迭代計(jì)算的基逡逑礎(chǔ)上結(jié)合仿生學(xué)發(fā)展而來(lái)，下面分別對(duì)該三種算法進(jìn)行介紹。如圖２．１所示為本文數(shù)據(jù)特逡逑征聚類(lèi)方法基礎(chǔ)理論遞進(jìn)關(guān)系圖。逡逑數(shù)據(jù)特征聚類(lèi)方法逡逑”邐＾邋ｒ邐”逡逑＿邐傳疫逡逑１邐生物啟發(fā)、搜邋強(qiáng)化指導(dǎo)ｉ克逡逑２

無(wú)監(jiān)督聚類(lèi)的范疇。由于本文所構(gòu)造的新算法主要涉及模糊Ｋ均值聚類(lèi)、遺傳搜索進(jìn)化、逡逑克隆選擇尋優(yōu)，分屬于聚類(lèi)迭代計(jì)算和生物啟發(fā)計(jì)算，，其中生物啟發(fā)計(jì)算是迭代計(jì)算的基逡逑礎(chǔ)上結(jié)合仿生學(xué)發(fā)展而來(lái)，下面分別對(duì)該三種算法進(jìn)行介紹。如圖２．１所示為本文數(shù)據(jù)特逡逑征聚類(lèi)方法基礎(chǔ)理論遞進(jìn)關(guān)系圖。逡逑數(shù)據(jù)特征聚類(lèi)方法逡逑”邐＾邋ｒ邐”逡逑＿邐傳疫逡逑１邐生物啟發(fā)、搜邋強(qiáng)化指導(dǎo)ｉ克逡逑２
【學(xué)位授予單位】：西安工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：X43;TP277

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