基于统计模型与混沌理论的大坝安全监测混合预测模型

为解决传统统计模型在大坝安全监测领域应用中由于缺少对残差的分析而存在拟合精度高但预测效果欠佳的问题，在传统统计模型中增加残差预测项，并应用混沌理论对残差预测项的计算方法进行探讨，从而提出了一种新的混合预测模型，同时结合实测数据对此模型进行了检验。结果表明，新模型可提高预测精度并具有一定的实用性。     

大坝位移BP网络模型影响因子的优选

大坝位移影响因子中最优影响因子的选择,将直接影响到大坝的变形预报,将不同相关系数法引入到大坝位移重要影响因子的选择中,进行对比分析,基于BP神经网络进行预报与分析,得到大坝位移影响因子的优选法。     

统计因子与平衡过程中熵变的估算

利用统计因子直接计算法讨论了反应过程中分子结构的变化对熵变的贡献及对多元酸平衡常数的影响。     

大坝观测资料的较优影响函数统计模型

本文提出了大坝物理原型观测资料的统计模型──影响函数模型，讨论了较优统计模型的确定方法，并结合陈村重力拱坝的原型位移和扬压力的观测资料，借助回归分析，得到了精度较高的优影响函函数统计模型，为进一步分析气温和水位对大坝的变形和渗流的影响规律提供了重要的依据。     

衡量金融风险相关性的Copula熵方法

正态检验的不理想和偏度及峰度的存在使得用基于多元正态分布的假设及线性相关系数研究相关性受到质疑,为此应用信息熵结合Copula理论建立了Copula熵函数.与信息论中互信息等相关性衡量指标相比较,其具有不受维数限制、有量纲、能捕捉非线性相关关系等优点.结合经济圈理论进行了数据验证,表明了该方法的可行性和有效性.     

基于FDA的大坝渗流安全动态可拓评价模型

针对渗流安全评价多采用静态模型而忽略指标数据动态变化特征的问题,在可拓评价模型中引入函数型数据分析理论,将离散指标数据转换为连续函数,建立包含基础指标和衍生指标在内的大坝渗流安全综合评价指标体系,提出适用于函数型数据的物元分析及关联函数构造方法,建立了一种基于函数型数据分析理论的大坝渗流安全动态可拓评价模型。此外,采用层次分析法与熵权法相结合的主客观组合赋权法确定指标权重,并且建立体现动态评价中对不同时间重视程度的时间权重。利用我国某混凝土重力坝的蓄水阶段某个月的渗流安全监测数据进行分析,得出其安全状态在II级到III级波动,与实际情况相符,证明了该方法的有效性。     

黑河大坝安全监控模糊ISODATA模型研究

用模糊ＩＳＯＤＡＴＡ聚类分析方法来实现西安黑河大坝安全监控的实时监控,对模型系统进行了深入的研究,并结合同类工程的实测数据,通过模糊ＩＳＯＤＡＴＡ聚类迭代计算,聚类效果检验,使分类系数、平均模糊商分别接近于１和０,收到满意效果。     

基于粒子群聚类算法的大坝安全监控模型

将粒子群算法与模糊聚类算法相结合,建立了基于粒子群聚类算法的大坝安全监控模型.该算法将分类矩阵作为粒子的编码形式,依据粒子的个体极值和全局极值,充分利用正反馈计算信息,自适应性地确定模糊分类矩阵和聚类中心.工程算例表明:粒子群聚类算法进一步提高了聚类算法的区间预报能力;对于高维优化问题,粒子的搜索过程比较复杂,该算法的收敛速度较慢.     

基于Copula模型的云南省地质灾害风险评估研究

云南省是中国地质灾害最严重的省份之一,地质灾害造成的损失主要包括直接经济损失和人员伤亡.以云南省1991—2020年期间的地质灾害年度统计数据作为研究样本,利用地质灾害造成的直接经济损失和以因灾死亡人数转化的间接经济损失为边缘分布建立Copula函数模型,通过蒙特卡罗模拟计算云南省地质灾害的年度风险度量值,实现通过货币化的方式对云南省地质灾害风险水平进行量化.最后,结合云南省地质灾害风险损失特点,应用计算出的风险度量值,提出了云南省地质灾害风险的分摊模式.     

土石坝安全监控的统计模型研究

针对土石坝观测物理量的特点及影响，建立统计模型进行大坝安全监测预报，并以实测值来检验模型预报的精确度。     

碾压混凝土坝渗漏安全监控模型建模方法研究

针对库水压力作用下碾压混凝土坝渗漏变化滞后问题,从理论上研究了库水位变化对坝体渗漏状态影响的滞后效应,建立了考虑库水压力作用滞后效应的等效水头的表达式;并根据碾压混凝土坝的结构特点,分别建立了碾压混凝土坝本体和层面渗漏量各个影响分量的表达式,据此提出了碾压混凝土坝渗漏安全监控模型.由于在建模过程中要分析库水压力作用的滞后效应,采用遗传算法进行了最优化求解,并给出了建模步骤及流程.     

面板堆石坝水平位移监测统计模型

针对目前面板堆石坝的水平位移统计分析中缺少考虑温度分量的问题,以Boussinesq解为假设基础推导了水压分量表达式,得出坝体典型断面处的水平位移与库水位一次方成正比的结论。以Merchant流变模型为基础推导了时效分量表达式,并建立了带有周期项非单调增加的时效关系,加入了以实测温度表示的温度分量表达式,建立了修正的面板堆石坝体内部水平位移MHTT统计模型。工程实例验证结果表明,MHTT模型解释数据的能力优于HTT模型和HT-JU模型,对面板堆石坝水平位移的物理机制阐释能力较强。     

带有Yager熵约束的方差-混合熵投资组合优化模型

通过引入可信性方法和Yager熵约束,建立以方差-混合熵（VHE）为风险度量的投资组合优化模型,通过上海证券交易所数据对均值-方差-混合熵模型（MVHEM）、均值-方差模型（MVM）和均值-混合熵（MHEM）模型进行实证比较分析。结果表明,本文所构建的模型可以较好地均衡方差和混合熵在风险控制方面的作用,Yager熵约束的引入可以进一步增强模型的稳定性,在控制风险水平的条件下实现了相对更高的累计收益。     

基于熵权-可变模糊集模型的堤坝渗漏探测

针对堤坝中集中渗漏通道探测问题,基于信息熵理论和可变模糊集理论,建立用于堤坝渗漏探测的熵权-可变模糊集模型。以南方某水库为例,首先确定各探测指标,采用客观赋值法中的熵权法确定不同探测指标的权重;然后计算各钻孔水样相对于降水、渗漏水和地下水的综合相对隶属度以及各个钻孔的H值;最后依据相应的判断标准将钻孔水样进行分类,确定钻孔水的来源。结果表明,通过该模型确定此大坝存在4条集中渗漏通道,与前人结果一致。     

基于可信性均值-方差-偏度-正弦熵的投资组合模型

通过引入可信性理论和偏度约束,分别建立了同时满足随机不确定和模糊不确定情形的均值-方差-偏度-正弦熵多目标投资组合优化模型（Mult-M-V-S-SE）和含有收益及风险系数的单目标投资组合优化模型（M-V-S-SE）;然后运用马尔科夫方法预测模糊收益率,利用遗传算法优化模型投资策略,通过上海证券交易所数据进行实证比较。结果表明：Mult-M-V-S-SE和M-V-S-SE两模型效果均超过均匀投资策略（MEAN）;M-V-S-SE模型灵活且稳定,更具有优势,在满足投资者需求的同时可实现更高的累计收益。     

基于粗集推理的大坝安全监测预报模型研究

针对传统大坝安全监测预报模型存在的受环境量相关性影响较大和网络训练时间长、易收敛到局部最优点等缺点,通过对原始监测信息的粗糙集预处理提取主要影响因素和决策规则集,并通过对规则集的不确定性推理建立了大坝监测的粗集预报模型,与传统方法相比,粗集预报模型不依赖于具体的数学模型,所得到的预报值是一定可信度下的区间值,并且预测值区间与实测值区间基本一致．     

基于统计损伤理论的饱和土邓肯-张修正模型

为了描述饱和土变形过程,以某边坡饱和土为研究对象,开展固结排水三轴压缩试验。试验发现饱和土的应力-应变曲线近似为双曲线,由此选择邓肯-张模型作为基础模型,结合统计损伤理论,构建一种新的饱和土邓肯-张修正模型。通过邓肯-张模型自身特性及线性回归的方法,求解模型参数。采用所建模型对饱和土试验数据进行辨识,对比分析试验曲线和理论曲线。结果表明,所建修正模型结构简练,参数较少,能较为准确地辨识饱和土偏应力-应变曲线,具有一定的可行性和合理性。     

基于最小信息熵—最大增值熵的投资组合优化模型

针对Markowitz的均值-方差模型的缺陷,用信息熵代替方差度量风险,用反映资金的增值速度的增值熵代替均值,提出了一种新型投资组合模型——最小信息熵-最大增值熵模型,并通过多目标决策方法中的模糊集理论对模型进行求解。同时,给出了通过引入权重系数,将原模型转化为了具有单一目标函数的求解方法。最后通过上海证券交易所的实际数据验证了模型的可行性和有效性。