[發明專利]一種提高尾礦壩基于庫水位的風險評估精準性的方法

有效

• 申請號: 201310511127.5
• 申請日: 2013-10-26
• 公開（公告）號: CN103530525A
• 公開（公告）日: 2014-01-22
• 發明（設計）人: 楊風暴;王肖霞;藺素珍;吉琳娜;李大威
• 申請（專利權）人: 中北大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 太原科衛專利事務所(普通合伙) 14100
• 代理人: 朱源

1.一種提高尾礦壩基于庫水位的風險評估精準性的方法，其特征在于包括以下步驟：

利用尾礦壩的庫水位監測子系統對庫水位監測信息x′進行實時采集，并將庫水位監測信息x′轉化為高斯隨機模糊變量轉換方法為：在相同時間間隔Δt內連續記錄庫水位監測信息x′，進行k次，每次記錄信息20～30次，每次記錄的庫水位監測信息x′記為一組，將每組庫水位監測信息進行標準化得到庫水位標準化信息x，計算每組庫水位標準化信息x的均值M_k和方差σ_k，構建庫水位高斯隨機變量x_k～N(M_k,)，將均值M_k轉化為三角模糊數三角模糊數可能性分布函數為且b_k＝c_k，a_k為最小的均值，d_k為最大的均值，b_k，c_k為數量最多的可能性均值，將庫水位高斯隨機變量x_k轉化成高斯隨機模糊變量πξ~‾k(xk)=supMk{πM~k(s)|xk~N(Mk,σk2)},]]>S為三角模糊數取值空間；

利用專家系統對采集的庫水位監測信息x′進行分析，獲得壩體風險狀態信息y_k，并將其轉化為梯形隨機模糊變量轉換方法為：由專家系統根據壩體的安全評判標準利用層次分析法對與k組庫水位監測信息x′同一時間段內的壩體狀態進行評判，獲得k組庫水位監測信息對應的k組壩體風險狀態信息y_k，將k組壩體風險狀態信息y_k轉化為梯形隨機模糊變量即壩體風險狀態信息為梯形隨機模糊變量其中，a′_k、b′_k、c′_k、d′_k由專家系統確定；

建立高斯隨機模糊變量與梯形隨機模糊變量(y_k)間的多變性函數，將k組高斯隨機模糊變量和k組梯形隨機模糊變量分別用可能性合成規則進行合成，得到庫水位監測合成信息和壩體風險狀態合成信息式中∨為取大運算符，然后確定庫水位監測合成信息和壩體風險狀態合成信息的落影：式中λ∈[0,1]和A_λ分別為庫水位監測合成信息的置信水平和落影；α∈[0,1]和B_α分別為壩體風險狀態合成信息的置信水平和落影，利用擴張原理建立庫水位監測合成信息和壩體風險狀態合成信息的聯合落影：式中∪為并運算符，Y為壩體風險狀態信息y_k的取值空間，為庫水位監測合成信息落影A_λ的補，獲得合成后的庫水位監測合成信息和壩體風險狀態合成信息間的聯合函數關系庫水位標準化信息x在取值空間X內不唯一時，即其取值是變化的，則用模糊集x₀∈X來表示庫水位標準化信息x，將(x₀,y)進行標準化處理，獲得庫水位監測合成信息(x)與壩體風險狀態合成信息(y)的多變性函數關系：π_ζ(x₀,y)＝(1-A(x₀))∨A(x₀)B(y)，式中

A(x0)={πξ~‾(x0)|x0∈ξ~‾(λ,α)}={πξ~‾(x0)|x0∈Aλ},]]>

B(y)={πη~‾(y)|y∈η~‾(λ,α)}={πη~‾(y)|y∈Bλ};]]>

利用基于相似性測度的加權融合法對上述多變性函數π_ζ(x₀,y)中的函數進行融合處理，融合方法為：當λ、α取值不同時，得到的庫水位監測合成信息(x)與壩體風險狀態合成信息(y)間的可能性函數也不同，從多變性函數π_ζ(x₀,y)中選取n個可能性函數π₁,π₂,…,π_n，計算n個函數中兩兩函數間的相似性測度，S(πi,πj)=(1-|xπi-xπi|)×min(Pl(πi),Pl(πj))max(Pl(πi),Pl(πj))×min(A(πi),A(πj))+min(wπi,wπj)max(A(πi),A(πj))+max(wπi,wπj)]]>，式中，i,j＝1,2,…,n，且i≠j，分別為函數π_i和π_j的重心；P_l(π_i)、A(π_i)分別為函數π_i的周長和面積，P_l(π_j)、A(π_j)分別為函數π_j的周長和面積；分別為函數π_i和π_j的最大值，建立相似性測度S(π_i,π_j)的相似性矩陣D，根據相似性矩陣D計算各可能性函數的信任度β_i，將其作為第i個可能性函數π_i的權值，進行加權融合，得到融合函數πF(x0,y)=Σi=1nβiπi(x0,y);]]>

對融合函數π_F(x₀,y)進行凸化處理，計算出凸化處理后函數的可能性均值M和可能性方差σ²，給出壩體的風險狀態值區間[M-σ,M+σ]，根據劃分尾礦壩的危險等級方法，得出壩體危險等級。

2.根據權利要求1所述的一種提高尾礦壩基于庫水位的風險評估精準性的方法，其特征在于根據不同的λ和α值從多變性函數π_ζ(x₀,y)中選取n個函數π₁,π₂,…,π_n時，λ和α在0.75～0.95間選值。