改进灰色因果时序组合模型在大坝位移监测中的应用研究

摘要

位移是大坝安全状态的重要指标,大坝位移监测资料的分析工作关系到大坝和坝区人们的生命财产安全,因此,加强对大坝的位移监测是保障大坝安全的一项意义重大的工作。
　　大坝监测位移通常受到水压、温度、时效等因素的影响,而且各因素之间相互制约、相互影响,使得大坝监测位移系统成为非线性系统。为了准确的分析大坝位移监测资料,进行实时预报,本文针对大坝位移监测的特点并对位移监测资料和监测方法分析的基础上,提出以改进灰色因果时序组合模型对大坝位移监测资料进行分析和研究。
　　考虑到大坝受到多因素的影响,结合灰色因果模型的应用特点,本文通过建立灰色因果模型对大坝位移监测资料进行建模分析。灰色因果模型建模的主要工作是对因子的选择和模型程序的编译,通过选取合理的因子,对大坝位移监测资料建立灰色因果模型。模型精度是评判模型优劣的一个标准,在运用灰色因果模型时,为了提高拟合和预测精度,本文将基于Simpson公式改进GM(1,N)模型,并将改进的灰色因果模型应用在大坝监测位移中,通过分析比较传统灰色因果模型和改进后的模型拟合及预测效果。
　　对于建立的改进GM(1,N)模型所产生的拟合残差,由于残差序列具有随机性和动态性,而时间序列分析是处理这类数据的有效方法,所以文中对残差序列建立ARMA模型。基于上述分析,本文以改进后的灰色因果模型和ARMA模型建立改进灰色因果时序组合模型对大坝位移监测资料进行建模分析。
　　本文是以某拱坝位移监测资料为基础建立实例,并通过监测资料的分析对模型的效果进行比较分析。研究表明,本文所采用的Simpson改进方法,具有一定的适用性,改进后的方法在工程实例中取得了良好的效果。其次,建立的组合模型预测结果相对于改进后的灰色因果模型,又有进一步的提高,因此组合模型能更准确的反映大坝的位移情况,为大坝位移监测资料的应用研究和保障大坝安全运行提供了有效工具。

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第一章 大坝安全监测

1.1 大坝安全综述及监测的意义

1.1.1大坝安全综述

1.2大坝安全监测分析方法的研究

第二章 灰色系统理论和灰色模型

2.1 灰色系统理论

2.1.1 灰色系统理论的提出和发展

2.1.2 灰色系统的基本原理

2.1.3 灰色序列的生成

2.1.4 灰色模型的建模特点

2.1.5 灰色预测应用

2.1.6 灰色模型处理位移监测数据的优点

2.2 灰色模型的建立

2.2.1 灰色GM(1,1)模型

2.2.2 灰色GM(1,N)建模原理

2.3 改进灰色GM(1,N)模型

2.3.2 改进灰色GM(1,N)模型

2.4 灰色模型精度检验

2.5 GM(1,N)模型及改进GM(1,N)模型在工程实例中的应用

第三章 时间序列分析的基本原理

3.1 时间序列的基本概念

3.1.1 平稳时间序列

3.1.2 白噪声

3.1.2 时间序列数字特征

3.2 时间序列常用模型

3.2.1 自回归（AR）模型

3.2.2 滑动平均（MA）模型

3.2.3 自回归滑动平均（ARMA）模型

3.3 时间序列的动态特性

3.3.1 格林函数

3.3.2 逆函数

3.3.3 自相关函数

3.3.4 偏相关函数

第四章 组合模型及其在工程实例中的应用

4.1 时间序列模型的建立

4.1.1 序列平稳性检验

4.1.2 时间序列模型的模式识别

4.1.3 ARMA模型参数初估计

4.1.4 ARMA模型定阶

4.1.4 ARMA模型参数精估计

4.1.5 ARMA模型建模步骤

4.1.6 ARMA模型的预报

4.2 组合模型在大坝位移监测中的应用

第五章 总结和展望

参考文献

攻读硕士期间完成的科研成果