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公开(公告)号：CN119179969A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411140295.2
申请日：2024-08-20
Applicant: 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 华能澜沧江上游水电有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及滑坡滑动模式识别技术领域，尤其涉及一种基于多级数据矩阵的滑坡滑移模式识别方法和装置，获取滑坡安全监测表观位移及深部位移监测数据，对监测数据进行时间序列插值；按照表观与深部测点位置相同原则，构建表观位移‑深部位移一级数据矩阵；依据实际监测频率，构建二级数据矩阵；确定数据分析子周期，构建三级数据矩阵；基于三级数据矩阵，计算深部不同位置与表观变形的相关性矩阵；基于相关性矩阵，定性判断表观位移与深部位移相关性，给出滑坡整体滑移的深度范围及滑移关键时间节点。本发明可识别滑移深度范围，并捕捉滑移关键时间节点，可以科学地掌握滑坡的时空变化趋势，为滑坡的安全治理措施布设提供参考。
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公开(公告)号：CN119167813A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411163516.8
申请日：2024-08-23
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司 , 华能澜沧江上游水电有限公司
IPC: G06F30/28 , G01M10/00 , G06F113/08
Abstract: 本申请涉及水利工程技术领域，尤其涉及一种基于多类函数自适应的滑坡涌浪速度时程确定方法和装置，实施涌浪物理模型试验，通过涌浪物理模型试验获取第一测和第二测点数据集；基于第一测点数据集对各测点位置参数进行标定，得到测点位置参数，依据测点位置参数和第二测点数据集生成浪高‑时间分析数据三维数组；对三维数组按照时程进行分段，拟合获得分段后的浪高多类函数自适应公式；对分段后的浪高多类函数自适应公式进行求导，绘制测点涌浪爬升速度的时程曲线。本发明可高精度、高效率地确定滑坡涌浪速度时程，克服室内试验设备受限时，无法获取涌浪速度的问题，更清晰的认识室内涌浪物理模型试验的涌浪数据特征，高效总结试验涌浪速度特征。
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公开(公告)号：CN111275341A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010068541.3
申请日：2020-01-21
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于lasso及随机森林的高拱坝谷幅变形分析方法，包括：获取坝区现场的相关监测数据，建立数据分析体系；对监测数据进行预处理；对预处理后的监测数据中的影响因素进行二次处理，根据影响因素的潜在影响方式构建高维影响因子组；根据影响因子建立lasso分析模型并进行特征筛选，确定重要影响因子；将重要影响因子作为对应影响因素的代表影响因子，构建影响因素数据体系，用随机森林算法和基尼系数对影响因素的重要程度进行排序，用来综合评价各影响因素对谷幅变形的影响。本发明定量地选取具有代表性的影响因子代表部分影响因素，并比较各影响因子对谷幅变形的重要程度，为坝区工程安全稳定性监管提供依据。
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公开(公告)号：CN111896949B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202010678205.0
申请日：2020-07-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种高拱坝谷幅变形动态监测系统及其监测方法，包括设置于山体左(右)岸的参考基准点、设置于右(左)岸山体的自动监测系统，系统装置包括视觉相机系统、毫米雷达系统及用户交互系统。视觉相机结合对岸基准点确定参考点角度，连接毫米波雷达并结合对岸参考点测量距离，输入用户交互系统更新变形矩阵并计算，最终进行可视化展示。本发明效率高，成本低，实现谷幅变形自动化监测，减少了大风暴雨等极端自然天气对谷幅变形监测工作的影响，同时从建立用户交互系统，可以实时观测谷幅变形相关曲线并比较各测点变形特点，减少了人力投资，提高了观测效率，具有较好的时间、经济效(56)对比文件蒋平,高晓东,吴钦章.雷达-光电经纬仪联合定位模型及误差分析.光电工程.2005,(第06期),全文.
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公开(公告)号：CN111275341B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010068541.3
申请日：2020-01-21
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于lasso及随机森林的高拱坝谷幅变形分析方法，包括：获取坝区现场的相关监测数据，建立数据分析体系；对监测数据进行预处理；对预处理后的监测数据中的影响因素进行二次处理，根据影响因素的潜在影响方式构建高维影响因子组；根据影响因子建立lasso分析模型并进行特征筛选，确定重要影响因子；将重要影响因子作为对应影响因素的代表影响因子，构建影响因素数据体系，用随机森林算法和基尼系数对影响因素的重要程度进行排序，用来综合评价各影响因素对谷幅变形的影响。本发明定量地选取具有代表性的影响因子代表部分影响因素，并比较各影响因子对谷幅变形的重要程度，为坝区工程安全稳定性监管提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110069836B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910268756.7
申请日：2019-04-03
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种高低频段交替与目标谱匹配的改进影响矩阵方法，选取低频段内的全部本征函数，以及在高频段内本征频率与目标谱的频率计算点一一对应的本征函数作为一组基函数分解地震波，极大地降低了影响矩阵的维度；考虑不同频率分量对彼此的影响以及对目标谱贡献值的不同，通过对全频段和高频段本征函数的幅值系数的交替调整，使其反应谱在全频率范围内逐步向目标设计谱靠近，可以在工程重点关注频率范围内达到非常好的匹配效果。本发明克服了现有反应谱匹配的影响矩阵方法中迭代过程中影响矩阵维度大、计算效率低、无法同时兼顾高低频段的不同要求等缺点。使得重要工程结构的动力时程响应分析效率大大提高，并且具有较高的精度高和可信度。
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公开(公告)号：CN119089298A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411076014.1
申请日：2024-08-07
Applicant: 河海大学
IPC: G06F18/2415 , G06N7/01 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于能量等效的水库滑坡涌浪概率计算方法，包括步骤：(1)将复杂形状的滑坡体概化为由主剖面拉伸而成的具有相同体积的滑坡体，设定滑坡体入水处的涌浪特征一致；(2)建立滑坡涌浪主剖面计算模型，计算滑坡体的滑动速度以及初始涌浪高度；(3)建立涌浪传播计算模型；(4)将初始涌浪输入涌浪传播计算模型，进行区域性涌浪传播的计算；(5)验证涌浪传播计算模型的准确性；(6)建立不同滑动速度和失稳方量的计算样本；(7)建立LSTM代理模型。(8)进行蒙特卡洛模拟，确定滑坡涌浪的概率分布。本发明解决了公式法计算精度低，数值方法难以有效调整滑坡体失稳方量的问题，便于快速准确进行滑坡涌浪的概率分析。
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公开(公告)号：CN114970688A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210508339.7
申请日：2022-05-10
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTMAD算法和Hermite插值法的滑坡监测数据预处理方法。步骤包括：用S‑G滤波器对信号序列进行平滑处理；标准化消除数据量纲；利用LSTM模型训练深度神经网络参数及预测；选择[μ‑3σ，μ+3σ]范围内的数据作为异常数据并剔除；缺失值利用Hermite插值法对数据进行进一步的整理和修正。本发明通过将LSTMAD算法和Hermite插值法相结合，应用于岩土工程中滑坡监测数据预处理领域，一方面考虑到监测数据的不完备、噪声大的特点；另一方法弥补了已有传统方法所得数据缺失或误差性较大的缺点，为构建更为可靠的滑坡监测系统提供基础数据，有利于完善现有水库区滑坡智能安全监管系统。
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公开(公告)号：CN112052496A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010876395.7
申请日：2020-08-27
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VAR模型的高拱坝谷幅变形影响因素分析系统的操作方法。涉及高拱坝谷幅变形影响因素分析系统，其步骤：建立多测点分析系统；选取多元谷幅变形程度指标及影响因素构建分析矩阵；从多测点分析系统中选择至少一个测点作为参考数据，进行格兰杰因果检验；选取具有长期相关关系的程度指标及影响因素；确定库水位不同运营状态下指标及因素之间的相互影响关系；选取多测点分析系统中的具有代表性的多个测点，挖掘出具有格兰杰因果关系的数据；选取具有长期相关关系的程度指标及影响因素，建立新的VAR模型。本发明同时从时间、空间两个角度挖掘不同因素与高拱坝谷幅变形之间的关系，为高拱坝谷幅变形监控管理提供参考。
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公开(公告)号：CN111914395B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202010610261.0
申请日：2020-06-30
Applicant: 河海大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于ARIMA‑GC‑SVR的高拱坝谷幅变形预测分析方法，首先获取坝区数据，对数据进行预处理；选用ARIMA模型、LASSO模型并依据实际工程计算需求所需的粒计算(GC)窗口长度，构建满足计算需求的影响因子矩阵；根据影响因子矩阵，结合谷幅变形值矩阵，选用粒计算构建粒化矩阵；对粒化矩阵进行预测长度为单位窗口的最小二乘支持向量机回归模型(SVR)预测分析；最后将粒化数据尺度还原，若预测终点日期小于目标预测时间，则更新影响因子矩阵及粒化矩阵，重新进行预测，直至满足目标预测时间要求。本发明效率高，成本低，同时扩大了可预测时间范围，提高了长时间预测精度，为谷幅变形长期预报提供参考。
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