MGM_1_n_ARMA模型在大坝监测系统中的应用
ARMA模型在洪水预报中的应用
ARMA模型在洪水预报中的应用
章上游
【期刊名称】《成都科技大学学报》
【年(卷),期】1992(000)005
【摘要】ARMA模型在随机水文学及其他领域中有广泛的应用。
近年来,在水文预报领域中已开始广泛采用形式上近似于这类模型的一些方案。
在随机水文领域中为了消除系列不平稳的影响,常由实测资料减去系列均值。
而水文预报中一般是直接
采用实测资料建立ARMA模型。
本文拟采用实测资料减去季节均值后的中心化变量作为模型中的变量,这样既可消除季节因素的影响,也可利用季节均值为预报服务。
再辅以迭代最小二乘法使参数处于在线估计状态,就可使ARMA模型在洪水预极中得到较好的应用。
从模型在雅砻江沪宁至小得石河段(多输入,单输出系统)的应用来看,效果不错。
【总页数】6页(P25-30)
【作者】章上游
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】P338.6
【相关文献】
1.中国洪水预报系统新安江模型在蚂蚁河莲花站(二)水文站洪水预报中的应用 [J], 孙雷;于海伟;狄方洪
2.ARMA校正模型在玛纳斯河洪水预报中的应用 [J], 姚斌;韩志全;何新林;刘兵;杨广
3.洪水预报模型软件在洪水预报调度中应用 [J], 周俊成
4.BP神经网络洪水预报模型在洪水预报系统中的应用 [J], 胡健伟;周玉良;金菊良
5.ARMA模型和Holt-Winters指数平滑模型在企业用电量预测中的应用与分析[J], 陈云浩;周冬
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大坝变形监测技术在工程实践中的应用与验证
大坝变形监测技术在工程实践中的应用与验证大坝是重要的水利工程设施,增加了水资源的利用率,但也存在一定的安全隐患,尤其是大坝的变形问题。
为了及时发现和解决可能存在的变形问题,大坝变形监测技术在工程实践中得到了广泛的应用与验证。
一、大坝变形监测技术的分类大坝变形监测技术可以分为静态监测和动态监测两大类。
1. 静态监测静态监测主要通过测量大坝在不同时间点的位移,然后进行数据分析和处理,以判断大坝是否存在变形并评估变形的程度。
静态监测技术主要包括全站仪监测、GPS监测、InSAR监测等。
全站仪监测是一种常用的静态监测技术,通过安装全站仪在大坝周围的控制点上进行测量,可以准确获取大坝的变形信息。
GPS监测是利用GPS卫星系统进行变形监测的技术,可以提供更广泛的覆盖范围和更高的定位精度。
InSAR监测是利用合成孔径雷达干涉技术进行监测,可以实现大范围的地表形变监测。
2. 动态监测动态监测主要通过实时连续采集大坝的变形数据,以了解大坝的动态变化趋势。
动态监测技术主要包括振动传感器监测、声波监测、光纤传感器监测等。
振动传感器监测是常用的动态监测技术之一,通过安装振动传感器在大坝的关键部位上,实时采集振动信号,可以了解大坝的振动状态并预测潜在的变形。
声波监测可以通过监测大坝结构产生的声波信号,判断大坝的变形情况。
光纤传感器监测是一种利用光纤传感器进行变形监测的技术,具有高精度、长测距等优势。
二、大坝变形监测技术在工程实践中的应用1. 实时监测变形情况大坝变形监测技术可以实时连续地监测大坝的变形情况,及时发现潜在的安全隐患。
例如,在大坝上安装全站仪,可以实时获取大坝位移数据,通过对数据的分析和处理,可以及时发现大坝的变形趋势,保障大坝的稳定性和安全性。
2. 预测潜在的变形大坝变形监测技术可以通过分析大量的监测数据,预测潜在的变形情况。
例如,利用InSAR监测技术可以实现大范围的地表形变监测,通过对数据的分析,可以预测大坝的可能变形情况,为后续的维护工作提供依据。
GM-ARIMA模型在大坝安全监测中的应用
a l s;t h e f i n a l c ombi n a t i on o f t wo mod e l s c a n b e us e d t o pr e di c t va l ue s . Ta ki n g t he r a di a l d i s p l a c e me nt s of Xi ~ a o wa n a r c h d a m f o r e x a mpl e,t he GM — ARI M A mo de li S e s t a bl i s he d t o f i t a nd pr e d i c t .a n d t h e n c ompa r e wi t h
( 1 .S t a t e Ke y La b o r a t o r y o f Hy d r o l o g y — Wa t e r Re s o u r c e s& Hy d r a u l i c En g i n e e r i n g ,Ho h a i Un i v . ,Na n j i n g
明, 与 GM 模 型 相 比 , GM— AR I MA 模 型的精 度 高 , 预 测值 更接 近 于实测 值. 关键 词 : GM— ARI MA 模 型 ; 大坝安 全 监测 ; 拟合; 预测 中 图分类 号 : TV6 9 8 . 1 文 献标 识码 : A 文章 编 号 : 1 6 7 2 — 9 4 8 X( 2 0 1 3 ) O 5 — 0 0 0 6 — 0 4
基于优化初始值的GM(1,1)模型在大坝变形监测中的应用
基于优化初始值的GM(1,1)模型在大坝变形监测中的应用李卫华;王淑娟【摘要】传统的GM(1,1)模型通常以第1点作为初始值来确定积分常数C,缺少一定的理论依据.该文就GM(1,1)模型初始值的优化选取进行了深入的探讨,提出建模方差的概念.依据建模方差最小的原则,对传统GM(1,1)模型的初始值进行改进,提出基于优化初始值的GM(1,1)模型.在大坝变形监测数据分析中应用优化的GM(1,1)模型,采用C语言编程建立了相应的预测模型.大量的数据分析计算表明,优化的GM(1,1)模型预报精度优于传统的GM(1,1)模型和多项式拟合模型.【期刊名称】《广东水利水电》【年(卷),期】2010(000)008【总页数】3页(P40-42)【关键词】灰色系统;GM(1,1)模型;优化初始值;大坝变形预测【作者】李卫华;王淑娟【作者单位】巴州水利水电勘测设计院,新疆,库尔勒,841000;巴州水利水电勘测设计院,新疆,库尔勒,841000【正文语种】中文【中图分类】TV698.1引言灰色系统理论是一种研究“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”、不确定性问题的新方法[1]。
根据灰色系统理论可以建立相应的灰色预测模型。
文献[2-3]针对灰色模型的预测精度和预测合理性问题进行了探讨。
GM(1,1)模型是最简单、应用最广泛的一种灰色模型(Gray Model,以下简称 GM),在变形预测方面取得了可喜的成果[4-12]。
目前,优化 GM(1,1)模型的方法有很多[7-12],大体可以分为3类:对背景值的优化、对初始值的优化以及同时优化背景值和初始值。
各类优化方法都存在一定的适用范围和局限性。
本文基于对传统 GM(1,1)模型初始值的改进,提出优化 GM(1,1)模型。
传统的GM(1,1)模型通常以第 1点作为初始值来确定白化权函数中的常数 C,这缺少一定的理论依据[12]。
本文依据建模方差最小的原则选取 GM(1,1)模型的初始值,建立基于优化初始值的GM(1,1)模型。
OBGM(1,n)模型在大坝变形预测中的应用
95
詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨
文章编号:1006—2610(2019)04—0095—05
OBGM(1,n) 模型在大坝变形预测中的应用
孙向军,黄灵芝
( 西安理工大学,西安摇 710048)
摘摇 要:针对目前大坝变形常用灰色预测模型存在的不足,在含有修正项及灰色作用量的 OBGM(1,n) 模型基础 上,建立利用粒子群算法优化背景值系数的大坝变形 OBGM(1,n) 预测模型。 工程实例分析表明:OBGM(1,n) 模 型具有较高的预测精度,模型中运用的细节处理方法具有参考推广价值。 关键词:多变量灰色模型;大坝变形;粒子群算法;预测 中图分类号:TV698. 11摇 摇 摇 摇 文献标志码:A摇 摇 摇 摇 DOI:10. 3969 / j. issn. 1006-2610. 2019. 04. 023
96
孙向军,黄灵芝. OBGM(1,n) 模型在大坝变形预测中的应用
詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨詨
1摇 OBGM(1,n) 模型原理
针对目前各种多变量灰色预测模型的不足,曾
波[11] 等提出了 OBGM(1,n) 模型,关于其建模过程
n
移 x(0) 1
(
k)
+
az1(1)( k) =
bi
x
(1) i
(
k)
+
h1( k
-
1)
+
h2
i=2
为OBGM(1,n) 模型,其中 h1 ( k -1) 与 h2 为 OBGM
基于自适应MGM(1,n)-马尔科夫链模型的大坝变形预测
2 0 1 4年 2月
Fe b . 2 0 1 4
d o i : 1 0 . 3 7 2 4 / S P . J . 1 2 0 1 . 2 0 1 4 . 0 1 1 4 5
基 于 自适 应 MGM ( 1 , 7 , z ) 一 马尔 科 夫 链 模 型 的
GM(1,1)模型在大坝沉降预测中的应用
・
21 0 0年 6月
第 6期
何 玉 春 , : M( ,) 型在 大 坝 沉 降 预 测 中的 应 用 等 G 11 模
N . Jn2 1 o6 u +00
k =0, , … , 1 2, n
( 3)
表 1 模 型 精 度检 验 标 准
Байду номын сангаас
累减还 原得 :
。 ( +1 : ( ( ’ ) 戈( k+1 ( ( ) ’ )一 J k
( 巴州希尼 尔水库 管理 处 , 疆 库 尔勒 新
摘
8 10 ) 4 0 0
要 : 对某水库大坝 实际情 况, 出在现有沉 降观测数据 的基础 上 , 用灰 色理论 的方法 , 针 提 运 建立 G 11 模型。通过数 M( ,)
值 试 验 确 定 模 型 最 佳 维数 后 , 取 淘 汰 过 于 陈 旧 的数 据 信 息 、 充新 观 测数 据 的 方 法 , 建 立 G 1 1 等 维 新 息 模 型 , 以 采 补 即 M( ,) 用 预 测 该 大坝 的 沉 降量 , 析 结 果 表 明 : M( , ) 维新 息模 型 能 较 好 地 预 测 该 大 坝 的 沉 降发 展 趋 势 。 分 G 11等 关 键 词 : 坝 ; 降预 测 ; M( , ) 型 ; 维新 息模 型 大 沉 G 11模 等
角度 出发 , 通过 大量 的计 算 比较 , 出最 高 精度 预测 的 找
=
X 。( ) ( 3
原始 数据 位置 及数 据数 量 , 得 了 良好效 果 。 取
1 等维 新息 G 1 1 模 型 M( , )
‘ () 。 n
1 1 传统 G 1 1 模 型介 绍 . M( , ) 1 1 1 G 1 1 模 型 的数列 预测 原理 . . M( , )
GM(1,1)模型在大坝沉降预测中的应用
GM(1,1)模型在大坝沉降预测中的应用何玉春;魏光辉;胡平【摘要】针对某水库大坝实际情况,提出在现有沉降观测数据的基础上,运用灰色理论的方法,建立GM(1,1)模型.通过数值试验确定模型最佳维数后,采取淘汰过于陈旧的数据信息、补充新观测数据的方法,即建立GM(1,1)等维新息模型,用以预测该大坝的沉降量,分析结果表明:GM(1,1)等维新息模型能较好地预测该大坝的沉降发展趋势.【期刊名称】《广东水利水电》【年(卷),期】2010(000)006【总页数】3页(P19-21)【关键词】大坝;沉降预测;GM(1,1)模型;等维新息模型【作者】何玉春;魏光辉;胡平【作者单位】巴州希尼尔水库管理处,新疆,库尔勒,841000;巴州希尼尔水库管理处,新疆,库尔勒,841000;巴州希尼尔水库管理处,新疆,库尔勒,841000【正文语种】中文【中图分类】TV221.2引言在对已建成的大坝安全监测的过程中,及时、简捷地对数据进行分析,特别是在洪水、高水位时期,迅速地对所测数据资料进行整理归纳,掌握大坝工作情况并评估其安全程度,是十分重要的。
为此,在日常运行管理中,必须对大坝位移量作出定量的预测,以便对大坝安全状况作出判断,从而采取必要措施。
邓聚龙创立的灰色预测方法可以忽略相关影响因素,直接从原始数据系列中寻找内在的规律,并对原始数据进行处理以生成具有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测未来发展趋势[1]。
GM(1,1)模型[2]是以灰色模块为基础的。
在灰色模块中,由未来预测值的上界和下界间所夹的平面称为灰平面。
灰平面呈喇叭形展开(即未来时刻越远,预测值的灰区间越大)。
可见提高预测精度就要缩小灰平面,而缩小灰平面就应在充分利用已知信息的同时,不断补充新的信息,以提高灰平面的白色度。
对于一个系统来说,随着时间的推移,未来的一些扰动或因素将不断地进入系统并产生影响,因此有必要对灰色预测做些改进。
较优GM(1,N)模型在大坝安全监控中的应用
(, J一 1 2, , , … ;t一 1, , , ) 2…
1 3 求 关 联 度 及 关 联 序 .
尤其 是 用于 预测 时 , 往往 得不 到合理 的结果 。 色 灰 模型 通过 数 据列 的多 次 累加 、 累减处 理 , 使变 换后
的非 负 数 据 列 总可 以用 指数 曲线 拟 合 , 有 较 强 具
第 2 卷第 2 0 期
2002年 6月
水
电
能
源
科
学
V o .2 1 0 No.2
It r a in lJ u n lHYDROEL n en to a o r a ECTRI ENERGY C
J n 2 00 2 u .
文 章 编 号 :1 0 — 7 9 2 O ) 20 4 — 3 0 07 O (O 2 O —0 50
2 较 优 GM( ,/模 型 的建 模 原 理 1 ,) \
按 照被 影 响 因素 与影 响 因素 之 间 的关 联 度 ,
运用 灰 色关 联 度 来 选 择显 著 变 量 , 利用 显 著 变 并 量 来建 立 GM ( , 模 型 , 1 Ⅳ) 以期 提 高 模 型 的 拟 合
效果, 建立 较优 GM ( , 模型 。 1 Ⅳ)
作 者 简 介 :周 晓 贤 (9 5)男 ( 族 ) 江 苏 常 熟 人 , 海 大 学 硕 士 研 究 生 。 17 一 , 汉 , 河
・4 ・ 6
水
电
能
源
科
学
量 建 立 GM ( , ) 型 , 对 应 的 相 对 误 差 的极 1Ⅳ 模 其
) ) ● )
¨
) ) )
2 3 建 立 GM( , 时 间 响 应 函数 . 1 ~)
GM_1_1_模型在长江水质预测中的应用
2 G M ( 1, 1)预测模型
211 G M ( 1, 1)原息模型
设原始数据列为 X
X
( 1)
( 0)
( k) = { x
( 1)
( 0)
( 1) , x
( 0)
( 2) , …, x
( 1)
( 0)
期 ,然后用残差序列减去主要周期之差建立新的时间序列 ,找出校正周期。笔者按此方法计算出残差序列主要周 期 T = 6,校正周期 T = 5或者 T = 6。
2. 5 模型的对比分析
从理论上讲 ,上述 4个模型并不属于同种类型。 G M ( 1, 1)新息模型和 G M ( 1, 1)等维新息模型均从模型的构造入手 ,意图从根本上提高模型的精确度。但都 有各自缺陷 :随着数据量的加大和时间推移 , G M ( 1, 1)新息模型的原有数据可能会干扰和影响预测结果 ,模型会逐 渐失去其实际应用的意义 ;而 G M ( 1, 1)等维新息模型逐渐将原有数据舍去 ,把未经任何修正的预测结果作为已知 数据建立新模型 ,也存在放大误差的可能。 G M ( 1, 1)的残差修正模型属于后验模型。根据原数据对预测结果进行残差分析后 ,结合其周期性 ,得到了误 差最小的复合残差 ,并用该复合残差去修正预测结果 ,很好地再现了数据的趋势。
1998 88. 4 81. 780 5 0. 925 87. 832 2 0. 994 2008 65. 034 2 72. 540 8
1999 80. 2 79. 920 9 0. 997 77. 665 6 0. 968 2009 64. 118 5 62. 722
时滞GM_1_N_模型及其应用_鲁亚运
为系统的相关因素序列,x j (t ) 为 x j (t ) 的 1 - AGO 序列,
z1 (t ) 为 x1 (t ) 的紧邻均值生成序列, 则称 x1 (t ) + å ai z1 (t - i ) = b + å å b ji x j (t - i )
i=0 j = 2i = 0
(1)
(0)
基金项目: 中国海洋发展研究中心重大课题、 广东省海洋经济综合评价及试验区建设研究项目 (AOCZDA201102-1) 作者简介: 鲁亚运 (1987-) , 男, 湖南常德人, 硕士, 研究方向: 灰色系统理论。
统计与决策201 4 年第 14 期·总第 410 期
73
方法应用
显然, 通过观察还可以发现: (1) 当 p1 = 0 且 N = 2 时, 模型退化为文献[9]提出的时 滞 GM (1 2) 模 型 ; 当 xj
GM (1 5) 模型的残差进行修正。上述文献对模型的研究
为时滞 GM (1 N ) 模型的白化方程, 也称影子方程。 其中, ai 称为系统发展系数, b ji 称为驱动系数, b 称为灰 常量, å åb ji x j (t - i ) 称为驱动项。
j = 2i = 0 N pj
(1)
都是为了提高模型的精度, 使模型的解释更具有合理性。 前述研究的模型中, 大部分所反映的是一个变量或一 组变量在时刻 t 的变化率取决于另一个变量或另一组变 量在 t 时点的值 (或者是 t 时点前某单个时点的值) 。然 而, 实际的社会、 经济系统中滞后效应是普遍存在的, 即系 统在 t 时点的输出及其变化率不仅受到系统在 t 时点输入 的影响, 也受到 t 时点以前的时点输入影响, 并且其自身 也是个发展过程, 与 t 时点以前也有关联, 黄继 与李彤,
大坝变形监测中智能化算法及数据分析研究
大坝变形监测中智能化算法及数据分析研究随着人类社会的发展,大坝的修建已成为人们对水资源进行调节和利用的重要手段之一。
然而,由于大坝常常承受着巨大的水压力,长期以来人们一直关注大坝的安全性能。
在大坝工程中,变形监测是一个至关重要的环节,它可以提供有关大坝的变形情况,为安全评估和预警提供依据。
为了提高大坝变形监测的精度和效率,智能化算法及数据分析成为研究的重点。
智能化算法在大坝变形监测中发挥着重要作用。
首先,通过引入机器学习算法,可以对大坝的变形信息进行自动化的处理和分析。
例如,可以利用卷积神经网络(CNN)对大坝监测图像进行特征提取和分类,从而实现对大坝变形的准确识别和分类。
此外,支持向量机(SVM)等算法也可以被应用于大坝变形的监测和预测。
这些算法可以根据大坝的实时监测数据,自动识别异常情况并提供预警,极大地提高了大坝变形监测的效率和准确性。
数据分析是大坝变形监测中的重要内容。
首先,通过大坝监测仪器所收集到的数据,可以对大坝的变形进行数据分析,了解大坝的动态变化情况,从而判断大坝的安全性能。
其次,大坝监测数据的分析还能提供更多关于大坝的有用信息,例如地下水位和土壤含水量等,这些信息对于大坝的安全评估和维护具有重要意义。
此外,通过数据分析还可以对大坝的长期变形趋势进行预测,为大坝的维护和修复提供科学依据。
在大坝变形监测中,智能化算法和数据分析相互配合,可以提高大坝监测的准确性和实时性。
一方面,智能化算法可以处理大量的监测数据,并运用算法模型实现大坝变形的自动识别和分类,减轻了人工分析的负担。
另一方面,数据分析可以通过对大坝监测数据的统计和趋势分析,为大坝的安全评估和维护提供科学依据和预警信息。
这些技术的应用可以提高大坝的安全性能,并降低因意外事故带来的人员伤害和财产损失。
值得注意的是,大坝变形监测中的智能化算法和数据分析必须建立在准确的数据基础之上。
因此,在进行变形监测时,需要选择合适的监测仪器,并采取科学合理的监测方案,确保所收集到的数据准确可靠。
新技术在大坝安全监测中的应用王文成_1
新技术在大坝安全监测中的应用王文成发布时间:2021-11-09T03:55:39.757Z 来源:基层建设2021年第24期作者:王文成[导读] 在现代科技不断发展的背景之下,越来越多的新技术已经应用到大坝安全监测工作之中,并且有效提升了大坝安全监测的智能化和自动化水平黄河勘测规划设计研究院有限公司摘要:在现代科技不断发展的背景之下,越来越多的新技术已经应用到大坝安全监测工作之中,并且有效提升了大坝安全监测的智能化和自动化水平,现阶段,大坝安全监测技术主要包括GPS技术、智能化技术、测量机器人技术、光纤传感技术、基础层岩电测技术等等,本文针对新技术在大坝安全监测之中的应用进行了探讨。
关键词:新技术;大坝;安全监测;应用大坝的形变监测工作是大坝安全工作的重点,近年来,随着科学技术的进步,大坝安全监测工作的自动化和智能化水平有了显著提高,传统的数据采集方式和数据分析方式已经难以适应当前发展的需要,因此,必须加强新型技术的应用,提高大坝安全监测的效果,实现对大坝的实时监测和控制。
一、大坝安全监测的必要性大坝的安全问题是首要的,往往与当地人民群众的生命财产安全有着重要关联,如果大坝发生形变,就有可能导致大坝本身的功能降低,遇到大范围降水时,就可能面临着溃堤的风险,对人民的生命财产造成威胁,因此,必须通过大坝安全监测来判断大坝的状态和性能,使得大坝能够发挥自身的功能,保障人民群众的人身财产安全。
大坝的安全对于水域的蓄洪、排洪都有着十分重要的影响,通过对大坝的安全监测,可以及时发现问题,并且采取措施解决问题,以此确保大坝的安全运行,保护水域,保持水域内的正常水位。
基于此,本文在接下来的论述之中,重点分析了智能化技术、物联网技术及自动化监测等技术在大坝安全监测之中的应用。
二、大坝安全监测技术的应用分析2.1智能化技术智能化技术是多种现代科学技术的统称,一般在大坝安全监测之中,智能化技术包括GPRS通讯技术、模块化编程技术、光纤通讯技术等等1。
基于自适应MGM(1,n)—马尔科夫链模型的大坝变形预测
基于自适应MGM(1,n)—马尔科夫链模型的大坝变形预测作者:张守平樊科伟来源:《南水北调与水利科技》2014年第01期摘要:大坝的变形受到多种因素的影响,对于一些没有长期、连续、可靠监测数据的工程,采用传统的多变量灰色模型MGM(1,n)进行大坝变形预测时,往往随着预测时间的推移,预测精度降低。
采用自适应MGM(1,n)模型,根据有限的监测资料,综合考虑各个变量之间的相互影响,通过置入最新信息取代最老的信息,来反映坝体变形过程中的随机因素或扰动对系统的影响。
以此为基础,利用马尔科夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过对实测值、拟合值以及所处状态的分析,对大坝变形进行更高精度的预测。
实例表明,和传统多变量灰色模型MGM(1,n)以及自适应MGM(1,n)模型相比,自适应MGM(1,n)-马尔科夫链模型(MGM-MC模型)具有更高的精度。
关键词:大坝;变形;预测;灰色模型;马尔科夫链;自适应MGM-MC模型;自适应MGM(1,n)模型中图分类号:TV698.1 文献标识码:A 文章编号:1672-1683(2014)01-0145-04作为判断水利工程安全与否的关键效应量,对大坝变形的实时监测和有效预测至关重要。
目前用于大坝变形预测的方法主要有回归分析法[1]、人工神经网络[2]以及支持向量机[3]等方法。
然而,上述几种方法过度依赖于长期且连续的监测数据,对于那些缺乏较长序列监测资料的工程,其预测精度就不能保证[4-5]。
大坝变形是一个复杂的系统过程,受到水压、时效以及温度等多种因素的影响,各个测点之间的变形也会彼此制约、相互影响[6]。
传统的多变量灰色模型 MGM(1,n)方法虽然已考虑上述影响并在一定程度上克服了传统方法的缺点,但预测过程中随机扰动带来的误差依然不可避免,难以取得令人满意的预测结果。
考虑到马尔科夫链(Markov chain,MC)不受过去状态影响而被广泛应用于受到多因素制约的时间序列预测当中[7-8],因此,本文尝试采用自适应MGM(1,n)-马尔科夫链模型(MGM-MC模型)来对大坝的变形进行拟合预测,该方法既综合考虑了各个变量之间的相互影响,又能应用于“小样本”、“贫信息”的工程中,已有较好拟合效果的研究先例[9-11]。
大坝安全监测技术的创新应用
大坝安全监测技术的创新应用大坝,作为水利工程的重要组成部分,承载着防洪、发电、灌溉、供水等重要使命。
其安全运行不仅关系到人民生命财产安全,也对经济社会的稳定发展具有重要意义。
而大坝安全监测技术,则是保障大坝安全的“眼睛”和“耳朵”,通过对大坝各种物理量的监测和分析,及时发现大坝可能存在的安全隐患,为大坝的运行管理和维护提供科学依据。
随着科技的不断进步,大坝安全监测技术也在不断创新和发展,为大坝的安全运行提供了更加强有力的保障。
一、传统大坝安全监测技术在过去,大坝安全监测主要依靠人工观测和简单的仪器设备。
例如,通过水准测量来监测大坝的沉降,通过经纬仪测量来监测大坝的水平位移,通过应变计和测缝计来监测大坝的内部应力和裂缝变化等。
这些传统的监测方法虽然在一定程度上能够反映大坝的运行状态,但存在着监测精度低、监测频率少、数据处理复杂等缺点,难以满足现代大坝安全管理的需求。
二、现代大坝安全监测技术的创新(一)传感器技术的发展传感器是大坝安全监测系统的核心部件,其性能的优劣直接影响着监测数据的准确性和可靠性。
近年来,随着传感器技术的不断发展,各种新型传感器不断涌现,如光纤传感器、GPS 传感器、智能传感器等。
光纤传感器具有抗电磁干扰、耐腐蚀、高精度、分布式测量等优点,能够实现对大坝结构的全方位监测。
例如,通过光纤光栅传感器可以测量大坝混凝土的应变和温度,通过分布式光纤传感器可以监测大坝的裂缝扩展和渗漏情况。
GPS 传感器则能够实现对大坝表面位移的高精度测量,不受天气和通视条件的限制。
通过在大坝上布置多个 GPS 监测点,可以实时获取大坝的三维位移信息,为大坝的稳定性分析提供重要依据。
智能传感器则具有自诊断、自校准、自补偿等功能,能够提高传感器的可靠性和稳定性,减少人工维护的工作量。
(二)数据采集与传输技术的进步传统的大坝安全监测数据采集通常采用人工读数或有线传输的方式,效率低下且容易受到环境因素的影响。
随着信息技术的发展,无线传输技术和自动化数据采集系统得到了广泛应用。
土石坝沉降预测中的多变量灰色预测模型
土石坝沉降预测中的多变量灰色预测模型
刘国华;何勇兵;汪树玉
【期刊名称】《水利学报》
【年(卷),期】2003(000)012
【摘要】当观测资料的数据量少,而又存在多个相互影响或关联的变量时,常用的灰色预测模型GM(1,1)不能全面考虑多个变量.本文采用自适应MGM(1,n)模型--多变量灰色预测模型,较好地解决了这一问题.MGM(1,n)模型是GM(1,1)模型在,n元多变量情况下的推广,其参数能够反映实际工程或社会系统中多个变量间的相互影响、相互制约的关系.内容包括:建模变量的选择,建立n元微分方程组,求解变量的时间响应函数和模型检验.通过对某土石坝观测资料的计算,表明这一方法是可行和有效的.对比其他几个模型.如GM(1,1)等,MGM(1,n)模型能反映出变量间的相互影响,从而获得较好的预测效果.
【总页数】6页(P84-88,97)
【作者】刘国华;何勇兵;汪树玉
【作者单位】浙江大学,建筑工程学院,浙江,杭州310027;浙江大学,建筑工程学院,浙江,杭州310027;浙江大学,建筑工程学院,浙江,杭州310027
【正文语种】中文
【中图分类】TV641
【相关文献】
1.多变量灰色预测模型在建筑物沉降观测中的应用 [J], 羡丽娜;张彬
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3.城市用水量预测中的多变量灰色预测模型 [J], 楼玉;张清;刘国华;范庆来
4.多变量灰色预测模型在国民生产总值指数预测中的应用 [J], 曹雪静; 王海霞; 李同兴
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新陈代谢 GM(1,1)模型在大坝边坡沉降监测中的应用
新陈代谢 GM(1,1)模型在大坝边坡沉降监测中的应用曾贤敏;黄腾;李桂华;周帆【摘要】It introduces the grey prediction GM (1 ,1) model ,because the traditional GM (1 ,1) model’s initial value of the data sequence is too oldto diminish defects such as the meaning of forecast . The metabolism GM (1 ,1) model is used ,to update data sequence of the initial value to improve the traditional model .T hrough a dam slope monitoring point ’ s settlement displacement data in the south of China , separately two models are proposed to forecast the settlement displacement of this monitoring point ,fited and compared with the actual value .The experiment proves that ,the metabolic GM (1 ,1) model precision is significantly higher than the traditional model ,more closely to the real value .%针对传统GM (1,1)模型存在数据序列的初始值过旧使预测意义减弱的问题,文中采用更新数据序列初始值的新陈代谢GM (1,1)模型对传统模型进行改进;以南方某大坝边坡监测点的沉降位移为例,分别使用两种模型对该监测点沉降位移进行拟合预测并与实际值进行比较。
改进的GM(1,1)模型在大坝变形预测中的应用
改进的GM(1,1)模型在大坝变形预测中的应用任远军;李龙;石宁;罗勇【摘要】For dam safety monitoring data ,poor information and small sample problem are unavoidable .In this paper ,the traditional GM (1 ,1) model is improved by optimizing the original data ,the initial value and the background value .Taking the radial horizontal displacement samples of a dam ,the two models are adopted to predict the displacement values respectively ,and compared with the measured values .Compared with the traditional GM(1 ,1) model ,the improved GM(1 ,1) model is effective and practical ,of which the prediction accuracy is higher .%针对大坝安全监测数据存在贫信息、小样本的问题,通过对原始数据、初始值以及背景值进行优化改进传统的 GM (1,1)模型。
以某大坝实测径向水平位移数据为例,分别用改进前后的模型进行预测,并与实测值进行对比。
验证改进的 GM (1,1)模型的优越性与有效性,相对于传统 GM (1,1)模型,其预测精度更高。
【期刊名称】《测绘工程》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】4页(P61-64)【关键词】大坝监测;GM(1,1)模型;改进GM(1,1)模型;预测【作者】任远军;李龙;石宁;罗勇【作者单位】湖北清江水电开发有限责任公司,湖北宜昌 443000;中铁港航局集团航道工程有限公司,广东广州 510660;中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083;中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙 410083【正文语种】中文【中图分类】TU196(1.湖北清江水电开发有限责任公司,湖北宜昌443000;2.中铁港航局集团航道工程有限公司,广东广州510660;3.中南大学地球科学与信息物理学院,湖南长沙410083)(1.HubeiQingJiangHydroelectricDevelopmentCo.,Ltd,Yichang 443000,China;2.ChinaRailwayPortandChannelEngineeringGroupCo.,Ltd,Guangzhou 510660, China;3.SchoolofGeoscienceandInfo-physics,CentralSouthUniversity,Changsha 410083, China)Keywords:dammonitoring;GM (1,1)model;improvedGM (1,1)model;forecasting大坝在供水、能源、航运供给以及防洪等方面起着重大的作用,而大坝的贡献需建立在良性运行的基础之上。
水库大坝安全监测自动化系统的应用
水库大坝安全监测自动化系统的应用摘要:水库坝体是实施水资源综合利用的重要构筑物,而水库坝体的安全监控又是水库坝体综合利用的核心。
然而,传统的大坝安全监测系统的智能化程度较低,会导致监测数据传输滞后,容易丢失,稳定性变差,基于此,本文以水库大坝安全监测为例,阐述其自动化监测系统的重要价值体现,并进一步论述自动化监测系统的具体应用,仅供参考。
关键词:水库大坝;安全监测;自动化监测系统引言:最新的大坝安全监测系统采用新技术,利用不同的传感器实现24小时不间断远程自动监测,也可以进行人工监测,监测人员可用读数仪到各个监测站记录数据,以便于及时了解大坝结构的变化。
然而,传统的监测技术中,数据存在较大的误差,而且不够精确。
传统的系统设备也容易老化、损坏,导致数据传输缓慢,容易出错,大坝的管控落后,当发生灾情的时候,无法及时地进行防范。
中国自改革开放以来,大坝也被列为重要的经济建设项目,与此相应,大坝的运营安全问题也日益引起人们的关注。
所以,研究者们也在积极地研究更可靠、更准确的数据自动收集系统,以提高测量结果的准确性与稳定性。
一、水库大坝应用自动化安全监测的作用和应用原则(一)作用自动化安全监测在水库大坝中的有效应用,可以为水库大坝的安全平稳运行提供保证,其具体的安全监测内容包括混凝土大坝、边坡以及地下水等,其最主要的目的就是可以实时、动态地了解大坝的使用情况、周围边坡情况以及坝身裂缝情况。
这样就可以在最短的时间内,明确大坝运行中所出现的各个方面的问题,并根据问题的实际情况,及时采取适当的措施,尽量避免问题的进一步扩大,从而对水库的安全使用产生不利的影响。
在洪水发生时期,对大坝进行安全监测,可以有效地控制对蓄洪和泄洪速度,特别是对已经运行了一段时间的水库大坝,高质量地落实对其进行安全监测,可以在目前的基础上,提高其自身所具备的洪水应对能力,最大程度地保证其在洪水发生时期的安全性和实际的运行效率,减少洪水所带来的损失。
水库大坝安全智能监测系统
水库大坝安全智能监测系统1.建设目标建立对大坝安全监测各项指标的评价标准,并在此基础上对大坝进行综合评价,回答大坝安全与否这一关键问题。
其次,实现对各类监测数据自动采集和实时处理,根据监测数据和评价结果对大坝安全状态进行实时预警。
将牵涉到大坝安全的各类数据通过构建统一的数据库进行存储,并通过统一的系统进行调用和管理。
基于此,针对水库砌石拱坝这一特定坝型,在大坝安全智能监测系统中,应用前沿分析技术和经典方法相结合对大坝安全进行综合诊断,通过实施先进的监测手段和设备,提升对大坝安全状态的感知能力,并将系统高度集成,采用独立编码开发,通过对最新算法进行编程,实现核心技术的领先目标,建立一套适合本工程的大坝安全监测预警和实时安全评估系统,争创全国领先水平。
同时,通过监测设备标准化拟定、底层数据库规范和技术指标构建、预留开放式系统接口等措施,实现本项目的可推广性,为福建省推广应用该类系统提供引领示范。
2.建设任务建设大坝安全监测系统监测设备补充完善水库大坝坝前水温、坝体位移、大坝应变等监测设施,实现数据实时采集处理,并能进行实时分析,实时评价水库大坝。
实现水库大坝安全监测信息化、智能化的要求。
建立大坝综合评价系统现有大坝安全监测项缺乏对监测值的评价标准和综合判断。
针对砌石拱坝这一特定坝型的大坝完全监测问题,综合拟定坝体监测项的监控指标,对大坝实时运行情况进行动态评估,评价内容包括位移测值、趋势判断、裂缝计开度变化等控制指标,通过对异常项数的统计给出整体大坝安全度评价标准,并可按时、按需输出系统监测报告,建立一套适合本工程的大坝安全综合评价系统。
大坝安全监测信息集成系统建设基于分布式数据库、时序数据库、空间数据库、数据仓库等数据库领域与构建技术,建立监测数据、业务数据、基础数据、空间数据、标准库、模型库等大数据方案的主题数据库。
实现大坝安全数据的存储、快速访问、计算与分析挖掘,最终在此基础数据库层面上,建立一套大坝安全管理规范框架结构和技术标准解决方案,实现多元数据融合应用,切实提高水库数据运行效率。
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( ) 1 6
作为 预 测 对 象 Y 其 规 律 可由 下 式 t 。 受到 自 身 变 化 的 影响 ,
^ … ^ a b n n燅 n燅 燀 模 型 的计 算 值 为 : 1, n) MGM( ^ ^ () ) k 1) ( k 1) A( A( - - ^ ^ ) …, k)=e X1 ( 1 e k = 1, 2, n X1 ( A-1 ( B, +^ -I)
烅
( ) 2
()
1 x d ( ( ( n 1) 1) 1) x x xn =a +b n 1 1 +a n 2 2 + … +a n n n t d 烆
建 模方法 1 MGM( 1, n)
2, 3] : 灰色 建 模的 设 计 思 想 [ 原始 数据 序列 经 过 一 次 累 加 后 ,
针 对 大 坝 监 测 系 统 监 测 过 程 中 受 到 各 种 随 机 因 素 干 扰 的 情 况, 详 细 地 讨 论 了 灰 色 预 测 MGM ( 和 1, n) 摘 要 : 成 功 地 将 MGM( MGM( 1, n) n) -A RMA 模型的基本 内 容 及 建 模过 程 , 1, -A RMA 预 测 模 型 应 用 于 大 坝 变 形 的 预 测 预 报 。 实 践 证 明 ,MGM( 共 同 发 展 的 关 系 ,并 建 立 了 A n) 1, -A RMA 预测 模型由于考虑了 各 变 量 相 互 关 联 、 RMA 模 型 对 残 差 进 行 了 拟 合修 正 , 提 高 了 灰 区 间的 白 色 度 , 预测 效 果比 传 统 的 MGM ( 模型 效 果 好 。 因此 ,MGM( n) n) 1, 1, -A RMA 预 测 模型在 大 坝 变 形 的 预测预 报中 比 MGM( 预测 模型 具 有 更 高 的 应 用价 值 。 n) 1, 模型 ; 水平位移 n) 关键词 : MGM ( 1, A RMA 模型 ; A D F单位根检验; 中图分类号 : TV 6 9 8 文献标识码 : A …, 为 相应 的 一 次 累 加 生 成 序列 , 即 n) =1, 2,
T …, …, 记a a a a b i =1, 2, n。 则 由 最 小 二 乘 法 得 i= ( i 1, i 2, i n, i) , ^i 到a i 的 辨 识 值a
( ) 9
^ a i燅 燀
1[( ( 1) 1) ) ) ]1 x 2 1 +x 1 ( 1 ( 燄 2 1[( ( 1) 1) ) ) ]1 x 2 1 +x 1 ( 1 ( 2 ( ) 1 0
() ( ) , 用灰色 系统模 型 得 出 测 量 序 列 估 计 值 为 ^ X0 ( k) k= 1
m e n t e d D i c k e - F u l l e r T e s t方法通过在 回 归 方 程 右 边 加 入 因 变 y
…, t T Δ Δ τ = 1, 2, t =γ t 1+ t i +u t, y y y - - j ∑β 烄
由下式表示: 误 差 项 在不 同 时 期 具 有依存 关 系 ,
( ) 1 7 ( ) 1 8
e e α α α t =α 0+ 1e t 1+ 2e t 2+…+ t t - - - q q +u
获得 A 由 此 , RMA 模 型 表 达 式 :
{
Y t =β 0+ 1x t 1+ 2x t 2+…+ t - - - qx q+ β β β e α α α α 0+ 1e t 1+ 2e t 2+…+ t t - - - q q +u
k
( 0) x k)= i (
0 引 言
目前, 国 内 外 大 坝 安 全 监 测 中 主 要 采 用 统 计 模 型、 确定性 模 型和 混 合模 型 来 进 行 安 全 评 价 和 预 报 。 当 观 测 数 据 序 列 较 长时, 各 种 数学 建 模 方 法 均 可 获 得 满 意 的 预 报 结 果 ; 但对于短 由于 信 息 量 少 , 规 律 性 不 强, 使得某些方法( 如统计 数据 序列 , 预 测 法 )存在 预 测 的 不 准 确 性 , 对 此 问 题 的 解 决, 人们尤为关
7 6
( ) 文章编号 : 1 0 0 7 2 2 8 4 2 0 1 1 0 3 0 0 7 6 0 3 - - -
中国农村水利水电 ·2 0 1 1 年第 3 期
( MGM 1, n) A RMA 模 型 ? 在大 坝监 测 系统 中的应用
崔 冬冬 , 陈建康 , 吴 震宇 , 程黎明
( ) 四川 大学水利水电学院 , 四川 成 都 6 1 0 0 6 5
i=1 p
…, T Δ α+ ∑ Δ τ = 1, 2, t =γ t 1+ t i +u t, y y y - - j β 烅 i=1
p
…, t+ ∑ T Δ α+δ Δ τ = 1, 2, t =γ t 1+ t i +u t, y y y - - j β 烆 i=1 ( ) 1 5 它将检验
T …, B= ( b b b 1, 2, n)
( ) 5
) 则式 ( 可记为 2
X1 () d X 1 +B =A t d
上式 的连 续 时间 响 应 为 :
() ) 1 A t A t ( )=e ) X1 ( t X1 ( e B + A- ( -I) 0 g
()
( ) 6
收稿日期 : 2 0 1 0 0 8 3 0 - - , 作者简介 : 崔 冬冬 ( 男, 硕 士 研 究 生, 研 究 方 向: 水工结构工 1 9 8 7 -) : 程 及 基 础 工程 。E-m a i l 6 3 1 5 0 5 1 1 6@q . c o m。 q , 通讯 作者 : 陈 建 康( 男, 教 授, 研 究 方 向: 水工结构工程及基 1 9 6 3 -) 础 工程 。
n
( 0) x K)= i (
7 7
j=1
x ∑ 2[
a i j
( 1) j
( 1) ( ) ] k) k-1 +x +b i j (
( ) 8
熿 燄
^ a i =
1 - T …, =( LT L) LY i = 1, 2, n i ^ a i n
^ a i 1 ^ a i 2
…, …, i = 1, 2, n; k = 2, 3, m
p
, A u - g
主要 用于 波动 不 大的 预 测问题 , 只需很少的几个数据就可建立 模型进行预测, 尤 其 对 短 期 预 测 具 有 较 高 精 度。但 是, 由于系 导致传统灰色 统 在 测 量过 程中 常常 受到 各 种 因素 的 随 机 干 扰 , 模型精度降低。 首 先 采 用 MGM n) MGM( 1, -A RMA 建 模 方法 的 思 想 是 : ( 模 型 模 拟 数据 序列 趋势 项 , 然后使用 A n) 1, D F检验残差的平 稳 性 。 最后 用 A 模型的残差进行拟 n) RMA 对 传 统 MGM ( 1, 合修正, 从 而 达 到提 高 模 型 精 度 的目的 , 具体步骤如下:
燀2
( 0) i
1[( ( ( ( 1) 1) 1) 1) ) ) ] 1[ ) ) ] … x 2 1 x 2 1 +x +x 1 ( 1 ( 1 ( 1 ( 2
( 0) ( 0) i T
1[( ( 1) 1) ) ) ]1 x 2 1 +x 1 ( 1 ( 2 燅
续性 。 一方 面 , 受影 响 因 素 的 影 响 , 另 一 方 面, 又有自身变动规 ) , ) , …, ] Y x ( 2 x ( 3 x ( m) i = [ 则 得 A 和 B 的 辨 识 值 A 和 B ^ ^ … ^ a a a 1 1 1 2 1 n
… a 1 n … a 2 n
形 成 一个 递 增 数 列 , 这 个 新 数 列 数据 点 的 连 线 接 近 于 指 数 函 数 曲线, 累加的次数越多, 形成的数据点的连线也就越接近某个 指 数 函 数 。 那么 根 据 这 个指 数 函 数 可 以 外 推 到 下 一 个 ( 即第1 个预测 期) 累 加 和, 后 经 过 累 减 还 原 得 到 原 序 列 预 测 值。 以
( ) 1 3 ( ( 0) 0) ^ )= X ( ) X ( 1 1 ) 1 4 ( () () () ^ ) , …, X0 ( X1 ( X1 ( k)= ^ k) k-1 k = 2, 3, n -^
^ a n 1 燀
Y e t =β 0+ 1x t 1+ 2x t 2+…+ t t - - - qx q+ β β β
[ 4] 为例, 说 明 灰色 动态 建 模 过 程 , 步骤如下: n) MGM( 1, ( ( 0) 0) , ( …, , ( 令x 为n 个 灰 时 间 序 列, k) i n) x k) i =1, 2, i ( i (
a 2 1 a 2 2
燄
( ) 4
… a a a n 1 n 2 n n燅 燀
( ) 7
A 2 … A n A k A t 其 中e I+A t+ ! t+ + ! t= I+ ∑ ! t = k=1 n k 2
) 为 辨 识 参 数 A 和B, 将 式( 离散化得到 2
2
n
∞
k
n) MGM( 1, ? A RMA 模型在 大 坝 监测系统 中 的 应 用 崔 冬冬 陈建康 吴 震宇 等
1] 。若直接 灰色 预 测 理论 在 这 方 面则 显 示 了 一 定 的 优 越 性 [ 注,
i=1
∑x
( 0) i
( ) j
( ) 1
…, 其 中 k=1, m。 2, 模 型为 n 元 一 阶 常 微 分方 程 组 : n) MGM( 1, d1 ( ( ( 1) 1) 1) x x xn 烄 =a +b 1 1 1 +a 1 2 2 + … +a 1 n 1