[发明专利]基于回归关系和模糊识别模型的面板堆石坝性态评价方法

权利要求书

1.基于回归关系和模糊识别模型的面板堆石坝性态评价方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、基于回归关系法计算面板堆石坝分指标的安全评价值；

步骤2、通过乘积标度法确定分指标权重，再结合超权重，计算分指标的综合权重；

步骤3、利用模糊识别模型处理分指标安全评价值与分指标综合权重的相关关系，进而获得面板堆石坝安全性态特征值和安全性态等级。

2.根据权利要求1所述的基于回归关系和模糊识别模型的面板堆石坝性态评价方法，其特征在于，所述步骤1按照以下步骤实施：

步骤1.1、基于已建面板堆石坝的变形和渗流数据，构建分指标与主要影响因子间的回归关系，选取多种函数关系进行回归拟合，综合考虑相关系数R²和预测方根误差RMSEP，选取最优回归模型曲线；

步骤1.2、通过步骤1.1得到的最优回归模型曲线计算样本与回归曲线的垂直距离，获取该距离的范围，该范围即为分指标范围，在获得分指标范围的基础上，选取其中一个实例样点作为正常状态参考点，依据此点与最优回归曲线的距离，对分指标范围进行修正，确定分指标实取范围[-a,b]，获得分指标实取范围后，选定某一恰当函数，将分指标实取范围统一转换到[0,5]的标准取值范围，将各分指标划分为5个安全级别，由低到高依次为：重度异常、轻度异常、正常、较好和好。

3.根据权利要求2所述的基于回归关系和模糊识别模型的面板堆石坝性态评价方法，其特征在于，所述步骤1.1中分指标与主要影响因子间的回归关系包括面板堆石坝坝顶沉降、坝内沉降、面板挠度与坝高和渗流量与上游水位的回归关系，多种函数关系包括指数函数、线性函数、对数函数、多项式函数、幂函数拟合关系。

4.根据权利要求1所述的基于回归关系和模糊识别模型的面板堆石坝性态评价方法，其特征在于，所述步骤2具体按照以下步骤实施：

步骤2.1、根据经验或实测资料，对面板堆石坝的m个评价指标定性的进行重要性排序；

步骤2.2、对评价指标A、B进行两两对比，确定两个评价指标间的重要性，当A、B指标重要性是相同，则权重取(w_A:w_B)＝(1，1)＝(0.5,0.5)；

步骤2.3、当A、B指标重要性不相同时，则利用公式计算权重：(w_A:w_B)＝(1.354ⁿ/(1+1.354ⁿ)，1/(1+1.354ⁿ))，其中n＝1,2,3…；

步骤2.4、根据步骤2.3得到的分指标的权重，结合超权重，计算综合权重。

5.根据权利要求1所述的基于回归关系和模糊识别模型的面板堆石坝性态评价方法，其特征在于，所述步骤2.4中综合权重的计算按照以下步骤实施：

步骤2.4.1、每一个堆石坝有m个评价指标，每个指标的的安全评价值为xi(i，2，...，m)，若有n个堆石坝，则共有m×n个安全评价值，将计算所得的面板堆石坝分指标安全评价值的数据转换为[0,1]的隶属区间，则实测性态安全评价指标矩阵为：

步骤2.4.2、面板堆石坝的安全分级数为5，评价指标标准值为y，由评定分级标准，第一级取区间下限值作为标准，第五级取区间上限值作为标准，其余取区间的中间数，得：

(h＝1,2,...,c；i＝1,2,...,m)；

步骤2.4.3、将矩阵X与Y变换为对应的相对隶属矩阵，得：

由计算公式可得面板堆石坝分指标的权重为v＝[v₁v₂...v_m]；

步骤2.4.5、综合考虑超权重与分指标权重，建立分指标的综合权重矩阵，则：

将矩阵A的元素值按列归一化，得到W＝[w₁，w₂，...，w_m]^T,式中计算出分指标综合权重矩阵为W＝[w₁，w₂，...，w_m]^T。

6.根据权利要求1所述的基于回归关系和模糊识别模型的面板堆石坝性态评价方法，其特征在于，所述步骤3具体为：

模糊识别模型为：

式中，p为距离参数，p＝1为海明距离，p＝2为欧氏距离，可得面板堆石坝实测安全性态的相对隶属度矩阵U为：U＝[1 2 3 4 5]；

计算状态特征值H，公式为：公式为：

将特征值H与评价等级范围对照，将特征值H与评价等级所属区间{[1,1.5),[1.5,2.5),[2.5,3.5),[3.5,4.5),[4.5,5]}＝{好，较好，正常，轻度异常，重度异常}相对照，即可得出面板堆石坝性态的安全状况。