[发明专利]一种精确预测大坝坝体垂直变形量的方法

摘要

本发明公开了一种精确预测大坝坝体垂直变形量的方法，该方法是基于稳定度的精确预测大坝坝体垂直变形量的方法，具体为：1）监测数据采集、2）建立i（i=1,2,…m;i≥2）种预测方法的数学模型、3）计算各种预测方法的稳定度、4)确定组合方法模型权系数、5）建立基于稳定度大坝坝体垂直变形量预测模型；使用该方法可以大大提高大坝坝体垂直变形量的预测精度。经过大量工程实例应用结果分析：本发明方法较之其它预测方法，变形量的预测精度要提高20％－70％。本发明能够保持模型精度的延续性，对涉及安全的变形发展趋势做出精确预测，提前采取措施，对防患大坝安全事故具有重要意义。具有明显的社会和经济价值。

主权项

一种精确预测大坝坝体垂直变形量的方法，包括以下步骤：第一步、将监测数据按时间顺序分为两部分：一部分为时间在前的学习数据M，且M的个数必须大于或等于10；另一部分为其余时间的检验数据J；第二步、利用学习数据M建立i种预测方法的数学模型，其中i=1,2,…m；i≥2；第三步、计算各种预测方法的稳定度：a、大坝时间序列监测值为yt(t＝1,2,Λn),根据第二步建立的m种不同的单项预测模型，yit＝(i＝1,2,Lm)为第i种单项模型在t时刻的学习值或预测值，按公式（1）计算第i种单项模型在第t期误差eit：eit＝yt‑yit   （1）按公式（2）计算第i种单项模型在第t期的精度Ait： A it = 1 , 0 ≤ | e it y t | ≤ α 1 - | e it y t | , α < | e it y t | < β 0 , | e it y t | ≥ β - - - ( 2 ) 其中，0≤α＜β≤1,α默认取0值，β默认取1值；b、若第i种单项模型首先进行N期学习，然后进行T期预测，按公式（3）计算第i种模型的平均学习精度εi，第i种模型的平均预测精度ηi： ϵ i = Σ t = 1 N A it / N ( i = 1,2 , Λm ) - - - ( 3 ) η i = Σ t = N + 1 N + T A it / T ( i = 1,2 , Λm ) c、然后，通过公式（4）计算第i种模型稳定度Si: S i = η i | η i - ϵ i | + σ - - - ( 4 ) σ为任意无穷小；第四步、确定组合方法模型权系数：令wi为第i种模型在m种单项模型中所占的权重，则组合模型权系数通过公 式（5）确定为： w i = s i Σ i = 1 m s - - - ( 5 ) 第五步、根据公式（6），建立基于稳定度的大坝坝体垂直变形量预测模型： y t = Σ i = 1 m w i y it - - - ( 6 ) 式中，yt为t时刻的坝体垂直变形量预测值，wi为组合模型中第i种模型的权重，yit为第i种模型t时刻的坝体垂直变形量预测值。