[发明专利]一种堆石坝沉降序贯预测方法在审

专利信息
申请号: 201811613186.2 申请日: 2018-12-27
公开(公告)号: CN109783896A 公开(公告)日: 2019-05-21
发明(设计)人: 郑栋;彭绍才;刘洪亮;段国学;杜泽快 申请(专利权)人: 长江勘测规划设计研究有限责任公司
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 代理人: 陈家安
地址: 430010 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明提供了一种堆石坝沉降序贯预测方法,其特征在于包括以下步骤:确定堆石坝材料参数的先验分布;从第1时段开始,收集第i(i=1,2,...,N)时段内的堆石坝监测数据,确定监测误差和模型误差的统计特征,构建第i时段的似然函数;联合时段i‑1(i≥2)的后验分布和时段i的似然函数,构建第i时段的贝叶斯方程;利用马尔可夫链蒙特卡洛模拟法求解第i时段的贝叶斯方程;基于第i步更新后的堆石料参数预测堆石坝的沉降;将第i时段得到的堆石料参数后验分布作为下一时段的先验分布。本发明按照堆石坝施工和运行特征,分步分时段更新堆石料参数统计特征,实现了堆石坝沉降的序贯动态预测。
搜索关键词: 堆石坝 沉降 堆石料 后验分布 似然函数 先验分布 贝叶斯 构建 马尔可夫链 材料参数 参数统计 参数预测 动态预测 监测数据 监测误差 模型误差 统计特征 运行特征 分时段 模拟法 求解 预测 更新 施工 联合
【主权项】:
1.一种堆石坝沉降序贯预测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1:确定堆石坝材料参数的先验分布;步骤2:收集第i(i=1,2,...,N)时段内的堆石坝监测数据,确定监测误差和模型误差的统计特征,构建第i时段的似然函数;步骤3:联合第i时段的先验分布和步骤2的似然函数,构建第i时段的贝叶斯方程;步骤4:利用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟法求解第i时段的贝叶斯方程获得第i时段的堆石料参数后验分布;步骤5:基于第i步更新后的堆石料参数后验分布预测堆石坝的沉降;步骤6:将第i时段得到的堆石料参数后验分布作为下一时段的先验分布;i=i+1,并重复步骤2‑5;如果i=N,停止对堆石料参数的更新及对堆石坝沉降的预测。
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