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土石坝渗压水位极值预测

何露 王士军 谷艳昌 庞琼 吴云星

何露,王士军,谷艳昌,等. 土石坝渗压水位极值预测[J]. 水利水运工程学报,2021(4):29-35. doi:  10.12170/20200824002
引用本文: 何露,王士军,谷艳昌,等. 土石坝渗压水位极值预测[J]. 水利水运工程学报,2021(4):29-35. doi:  10.12170/20200824002
(HE Lu, WANG Shijun, GU Yanchang, et al. Prediction of seepage water level extremum of earth rock dam[J]. Hydro-Science and Engineering, 2021(4): 29-35. (in Chinese)) doi:  10.12170/20200824002
Citation: (HE Lu, WANG Shijun, GU Yanchang, et al. Prediction of seepage water level extremum of earth rock dam[J]. Hydro-Science and Engineering, 2021(4): 29-35. (in Chinese)) doi:  10.12170/20200824002

土石坝渗压水位极值预测

doi: 10.12170/20200824002
基金项目: 国家重点研发计划资助项目(2018YFC0407106);国家自然科学基金资助项目(51979175);南京水利科学研究院(重点)基金项目(Y721005)
详细信息
    作者简介:

    何 露(1994—),女,江苏扬州人,博士研究生,主要从事大坝安全与管理研究工作。E-mail:helu_nhri@163.com

  • 中图分类号: TV698.1

Prediction of seepage water level extremum of earth rock dam

  • 摘要: 渗压水位极值预测是监控土石坝安全的主要途径之一,目前用于渗压水位极值预测方法需给出正确的自变量。渗压水位极值最主要的影响因素是上游水位,当渗压水位极值与上游水位相关性弱时,预测模型准确度低。提出一种仅考虑测值序列、不考虑自变量的渗压水位极值预测及评价方法。该方法基于最大Lyapunov指数建立预测模型,利用马氏链的遍历性和平稳分布对该无自变量模型进行评价。算例表明:对于与自变量相关性弱的渗压水位极值,预测模型的预测效果优于常规方法,误差评估模型评价合理。基于混沌理论和随机过程的预测模型及评价方法能形成一套精度较高、实用性强的序列预测及评价方法,覆盖常规预测方法的弱能力区域,可用于建立自变量不明确的测值序列预测模型。
  • 图  1  测点位置(单位:m)

    Figure  1.  Location map of measuring points (unit: m)

    图  2  BP网络预测值与实测值的对比

    Figure  2.  Comparison between predicted value and measured value of BP network

    图  3  C-C法重构相空间参数确定

    Figure  3.  Parameter determination of phase space reconstruction by C-C method

    图  4  混沌模型预测值与实测值的对比

    Figure  4.  Comparison between predicted value and measured value of chaos model

    表  1  模型误差序列及其状态

    Table  1.   Errors of sequence and their states

    日期实测值/
    m
    模型
    预测值/m
    实测值-
    模型值/m
    混沌模型
    相对误差/%
    状态
    2008.518.4918.130.362.00
    2008.618.3317.920.412.30
    2008.719.8618.351.518.24
    2008.820.4620.260.200.99
    2008.920.1319.670.462.34
    2008.1019.8419.250.593.07
    2008.1118.7219.25−0.53−2.75
    2008.1218.0318.06−0.03−0.16
    2009.117.5017.470.030.19
    2009.217.0217.010.010.08
    2009.316.6516.530.120.75
    2009.416.6417.83−1.19−6.66
    2009.516.8716.200.674.16
    2009.619.0016.762.2413.39
    2009.719.7718.351.427.75
    2009.819.8820.48−0.60−2.93
    2009.919.5819.90−0.32−1.61
    2009.1019.0319.90−0.87−4.39
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    表  2  相对误差分级

    Table  2.   Relative error classification table

    状态级别相对误差区间
    偏小 −6.66%~0.06%
    偏大 0.06%~4.37%
    4.37%~13.39%
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-08-24
  • 网络出版日期:  2021-07-09
  • 刊出日期:  2021-08-15

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