基于最大Lyapunov指数的高边坡安全监控优化模型

高边坡受爆破、地震等强外界作用时,位移监测值会出现明显跳跃.有效辨识测值突变位置,消除或削弱位移突变对测值序列整体数值特征的影响,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题之一.基于高边坡系统演化过程中的非线性动力学特性,组合应用相空间重构、最大Lyapunov指数、云模型等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识等的实现方法,在对高边坡位移与影响因素相关分析的基础上,探讨了考虑动力学结构突变影响的位移预测模型构建原理与算法.该模型重点依据的是最近一次位移突变后的监测资料,考虑的是突变后形成的相对稳定的高边坡动力系统特性,因而可以有效提高监控模型的拟合和预测精度.     

边坡变形预测研究现状与发展趋势

阐述变形监测数据处理步骤与方法,总结边坡监测数据挖掘主要技术与现状,就边坡变形预测模型研究现状及发展趋势进行了深入探讨,并指出了各个层面所存在的问题,为今后边坡变形预报工作提供参考意见。