长诏大坝观测资料管理及计算分析系统

本系统是一个数据管理，信息处理和计算分析的集成化软件，在Windows 98和Visual Foxpro6.0支持下，菜单提示选择，人机对话，能进行观测数据输入，修改，删除和查询，统计观测量的每年，每月及任意时段的最大值，最小值，平均值和变幅值，建立观测效应量的回归模型和预报模型，计算各影响分量的最大值，最小值，时效分量的年平均变化率和预报值，并能显示和打印各类报表和过程线，从而分析大坝的工作性态。本系统的各项功能有交互式的对话框，一目了然，操作十分方便快捷。     

梅溪水库面板堆石坝原型观测资料反馈分析及大坝变形预报模型

根据梅溪水库面板堆石坝施工期和水库蓄水初期坝体的原型观测资料，对坝体应力变形分析所用的坝料计算参数进行了反馈分析，得出了坝体堆石料及坝基覆盖层的弹塑性应力变形计算参数。从统计模型的角度出发，研究了坝体变形长期预报模型，建立了考虑填筑分量和时效耦合作用的预报模型。     

大坝监测分析中的时间序列叠合模型

叙述了用时间序列叠合模型建立大坝监测预报模型的2种基本方法：统计-时间序列模型和确定性时序叠合模型。通过统计软件SPSS实现2种时序叠合模型的实例表明，在环境量记录完整的情况下，统计-时间序列模型比单纯的统计回归模型精度要高；在缺少环境量监测或与环境量的因果关系不明显的情况下，用确定性叠合模型分析和预报大坝监测效应量的测值，精度也很高，并能够分离出趋势性分量、周期分量和随机平稳分量，分析的结果简单明了，是大坝监测分析中一种比较好的方法。     

梅溪水库面板堆石坝原型观测资料反馈分析及大坝变形预报模型

根据脂水库面板堆石坝施工期和水库蓄水初期坝体的原形观测资料，对坝体应力变形分析所用的坝料计算参数进行了反馈分析，得出了坝体堆石料及坝基覆盖层的弹塑性应力变形计算参数。从统计模型的角度出发，研究了坝体变形长期预报模型，建立了考虑填筑分量和时效耦合作用的预报模型。     

地下水位动态的随机模型研究

地下水泣的变化动态常具有趋势性、周期性和随机性的特点，它可以用这些特点性的时间变化序列的代数叠加模型表示。其中各项特性分量的处理：（１）趋势性分量，是选用一些常用的代数函数关系来拟合地下水位随时间变化过程。（２）周期性分量。是将经扣除趋势项后的周期性分量的关系式，用傅利叶级数展开进行计算。（３）随机性分量，是进行标准化和平稳化处理。叠加模型计算后，须进行精度检验。最后利用河北省无极县两个观测站８年的地下水位观测资料，进行回归分析，谐谱分析和时间序列的自回归分析，并进行预报。分析证明。叠加模型是一种较好的模型，精度也比较高，可以用作地下水位的预报模型。     

河口海岸水文信息处理系统

应用Visual Basic 6.0应用程序、Microsoft Access数据库、Fortran语言，开发了河口海岸水文信息处理系统。包括：本系统的水文现场数据整编功能，录入非正点的流速、流向、含沙量实测数据，到计算并打印断面潮量、输沙量报表，还采用分潮优化技术的潮汐调和分析及预报功能。计算量相对较小且预报精度高。本系统用户界面友好、操作简便、报表规范、精度高、通用性好，具有实用和推广价值。     

加权一阶局域法在边坡位移预测中的应用研究

目前，常用的变形预测分析方法有：确定函数法、统计回归分析法、混沌时间序列分析法等。其中混沌时间序列分析法可以在未直接考虑引起位移变形的有关随机因素的条件下，对历史观测数据进行重构相空间处理，建模比较简单、计算量小、预测精度较高。研究建立了加权一阶局域法多步预报模型，运用Matlab6，5编制了计算程序，并利用预报模型进行了典型混沌系统的预测和水利工程高边坡位移预测，取得了较好的预测效果。     

丹江口大坝31号坝段变形监控标的探讨

对丹江口大坝３１号坝段具有代表性的测点的位移实测数据进行分析，并结合有限元计算，探讨了该坝段的变形监控指标。将大坝变形监控指标分为一般警戒值、特别警戒值和危险值三级，并分别用置信区间法、典型监测量的分量挑选法和平面弹塑性有限元计算为丹江口大坝３１号坝段拟定了它们的具体数值。这些变形监控指标可供该坝段实际运行观测时参考。     

基于气温预报的HS公式短期逐日参考作物腾发量预报评价与分析

为了开展基于气温预报Hargreaves-Samani(HS)公式短期逐日参考作物腾发量预报评价分析,收集南京站2002—2013年逐日观测气象数据和2012—2013年预见期7 d的逐日天气预报数据,采用FAO-56 Penman-Monteith(PM)公式及2002—2012年气象数据计算逐日ET₀(参考作物腾发量),并对Hargreaves-Samani(HS)公式参数进行率定。采用率定后的HS公式开展2012—2013年预见期7 d的ET₀预报,并对预报结果进行精度评价和敏感性分析,结果表明:最低温度预报准确率要高于最高温度;校正后的HS公式各相关统计指标较好,HS公式ET₀计算校正值与PM公式计算值总体上一致,校正后的HS公式精度得到提高;ET₀预报精度随预见期增加而下降,且基于最低温预报的ET₀预报精度要高于最高温度;ET₀预报误差对低温预报的敏感性要小于高温预报,ET₀预报误差对夏季温度预报误差敏感性最大,而对冬季温度预报误差敏感性最小。     

丹江口大坝31号坝段变形监控指标的探讨

对丹江口大坝３１号坝段具有代表性的测点的位移实测数据进行分析，并结合有限元计算，探讨了该坝段的变形监控指标。将大坝变形监控指标分为一般警戒值，特别警戒值和危险值三级，并分别用置信区间法，典型监测量的分量挑选法和平面弹塑性有限元计算为丹江大坝３１号坝段拟定了它们的具体数值。这些变形监控指标可供该坝段实际运行观测时参考。     

基于BP-ARIMA的混凝土坝多尺度变形组合预报模型

针对大坝变形常规统计预报模型在监测信息挖掘时的优势单一性及预报精度欠佳等问题,视大坝变形观测资料为非平稳时间序列,从影响大坝变形的因素出发,将其分为周期性影响因素与随机影响因素,利用多尺度小波分析方法将大坝变形监测序列分解并重构,结合BP神经网络与自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)对其随机信号与系统信号分项训练预报,并将其预报值相叠加,据此,应用时间序列原理提出了一种基于BP-ARIMA的混凝土坝多尺度变形组合预报模型。工程实例分析表明,所建组合模型较常规模型能够有效挖掘监测信息中所蕴含的有效成分,预报精度显著提升,且计算分析过程简便,为高边坡及水工建筑物中其他监测指标的预报提供了新方法。     

滑坡监测数据处理预报软件研究及应用

滑坡监测数据处理预报软件系统滑坡监测资料数据库及滑坡失稳预报模型为一体，它包括一个主控程序和８个主要功能模块；４个层次的滑坡失稳预报模型（变形阶段判别，中长期预测，短期预报，临滑综合判断）和３个变形阶段（初始变形，匀速变形，加速变形）。经滑坡实例验证，预报精度较高。该系统是进行滑坡监测数据管理与处理的实用软件。     

用"探索性数据"分析优选预测模型的研究

 为了从三峡工程大量安全监测数据中,找出内在变化规律,建立一个能客观预测键建筑部位变形及应力、应变情况的数学模型,采用"探索性数据"分析法即类比优选法对预测模型的构建进行了研究。以三峡二期上游围堰第一道防渗墙为例,用多元回归、灰色模型、时间序列统计方法构造了3种预测模型,通过对预测模型的计算值及实测值进行对比分析,可以看出：多元非线性回归模型的残差较小,计算结果的拟合程度及模型反映的规律性均较好;时间序列模型次之;灰色模型的拟合程度及残差均偏离较大。实测数据检验表明,回归模型预测效果较好,其测值在预报范围内的可能性为95%,为此,选定多元非线性回归模型为预测模型。     

利用马尔科夫链修正的变维分形模型及其应用

以往的预测模型对数据长度有较强的依赖性,且数据出现较强的非线性时,将增加预测的复杂程度。为使监测数据呈现出一定的线性关系,基于分形理论,将常维分形改进为变维分形,并据此建立相应的数学模型,通过短期监测数据进行预测。考虑到变维分形得到的预测结果不可避免地存在一定的波动误差,对此,利用马尔科夫链(Markov)无后效性的特点对预测结果进行修正,从而提高预测精度。以西溪水库的监测资料数据为样本,建立其马尔科夫链-变维分形预测模型,结果显示最大误差修正值可达0.89%,占原预测误差的67.9%,表明利用马尔科夫链修正的变维分形模型能有效地减小误差,提高预测精度。     

加权灰色与加权统计模型在边坡变形预测中的应用研究

 利用实测变形数据建立监测模型对边坡变形规律进行预测是工程安全监测中的重要手段。对于长期发展变化的变形来说,新、旧信息反映的规律通常会有所不同,充分合理利用新的实测信息是实时掌握边坡状态、预测下一阶段趋势的必要工作。以加权的方法增强新的监测信息的作用,适当削弱旧信息的作用,比较选取权形式,对相应的变形加权回归模型和加权灰色模型进行建模分析,其预测效果比不加权模型有较明显改善。并通过权重的改变对模型的拟合、预测结果进行了比较,总结其规律,提出了使用建议。     

滨江流域GPS降水预报系统的研究与实现

 利用试验区建立的GPS水汽监测网获得的近乎实时的水汽数据,采用模块开发和系统集成方式,研制了流域GPS降水预报系统。介绍了系统的体系结构、主要功能、运行情况及开发的关键技术。叙述了流域降水预报的各种预报方法,并建立了基于遗传算法的降水预报神经网络模型(GA-BP网络模型)。结果表明,GPS水汽可为降水预报提高精度;GA-BP网络是一种精度较高的降水预报模型,可提高预测精度,增长有效预见期。该系统能根据流域GPS观测数据、高空数据、卫星云图,数值产品等数据,实现不同数据源的信息处理和不同时效的降水预报制作,为洪水预警预报和防洪决策服务。     

Study on an Intelligent Inference Engine in Early-Warning System of Dam Health

With systems engineering and artificial intelligent methods, an early-warning system of dam health (EWSDH) is developed. This system consists of integration control module, intelligent inference engine (IIE), support base cluster, information management and input/output modules. As a central processing unit of EWSDH, IIE is a decision support system for monitoring the operation characteristics and diagnosing unexpected behaviour of dam health. With the time-frequency domain localization properties and self-learning ability of wavelet networks based on wavelet frames, IIE builds some new monitoring models of dam health. The models are used to approximate and forecast the operation characteristics of dam. The methods of attributions reduction in rough sets theory are presented to diagnose adaptively the unexpected behaviour. The proposed system has been used to monitor dam health successfully.     

故县水利枢纽大坝安全监测与管理系统设计

故县水利枢纽大坝安全监测与管理系统可对大坝多项监测数据进行定时采集,自动计算各种预定安全指标,给出多种观测效应量的特征值,建立各观测效应量的数学模型,并通过与数据库内指标数据进行对比研究,及时分析评估大坝的工作状态,给出大坝的安全分析报告。该系统的研制与开发,采用了可视化技术,运用先进的数据库技术及计算机软件技术。经实践证明,该系统是稳定、高效和安全的。     

基于周期外延法的监测效应量灰色时序组合预测模型

针对单一模型在大坝效应量监测数据序列拟合和预测方面存在的不足,采用Verhulst模型拟合监测数据序列中的趋势性成分,采用周期外延模型拟合监测数据序列中的周期性成分,采用自回归AR(p)模型拟合监测数据序列中的随机性成分,得到一种新的组合模型,并给出了一个工程实例。该组合模型丰富了监测效应量预测方法,可提高监测效应量的整体预测精度,深化对监测效应量变化规律的认识。     

基于PSO-SVM的碾压混凝土坝变形预测模型

为提升大坝变形预测能力,提出了一种基于粒子群算法(PSO)优化支持向量机(SVM)的混凝土重力坝变形预测模型.通过粒子群算法对支持向量机惩罚函数C与核函数σ进行寻优,避免了拟合过程中易陷入局部最优解的问题,提高了模型的拟合精度.以新疆北疆某碾压混凝土坝2014年～ 2019年变形监测数据为例,建立了逐步回归、SVM、P...