下载文档原格式
基于多元线性回归预测水泥强度本文研究的是预测水泥强度的问题。
测定水泥熟料强度的传统方法是实测水泥预制品在第3天与第28天的强度，本文采用了多元线性回归模型来更简化、快度、准确的预测水泥强度，通过细度、比表面积、SO3质量分数、CaO 质量分数、快速抗压强度、快速抗折强度、1天抗压强度、1天抗折强度，这几个与水泥强度密切相关且容易测得8个参数作为水泥强度的自变量。
通过R2检验和t 检验证明修改模型的准确性，用多元线性回归的方法得到水泥强度的直方图、回归标准化残差标准P-P 图以及部分回归图，并且得到水泥强度与几个参数之间的系数关系，最后确定水泥强度的多元线性回归方程:y=-194.199-21.276a+0.975b+53.938c-1.8d-4.949e+20.072f-3.017g+0.612h 。
引言：水泥的强度是评价水泥质量的重要标准，是划分水泥强度等级的重要依据。
水泥的强度指水泥胶砂硬化试体所能承受外力破坏的能力。
水泥强度是水泥重要的物理力学性能之一。
现实生活中，人们传统的通过对水泥制品熟料第3天与第28天抗压强度、抗折强度和抗拉强度水泥强度的测定来确定水泥强度，目前以这种方法可以准确、快速的测定水泥制品强度，但是这种方法消耗的时间比较长，水泥强度也不是很准确。
由于水泥制品强度的预测是一个多变量、无固定模型的复杂问题，本文通过多元线性回归方法来建立水泥强度与细度、比表面积、SO 3质量分数、CaO 质量分数、快速抗压强度、快速抗折强度、1天抗压强度、1天抗折强度几个参数的回归方程。
1、问题假设1、假设由与水泥强度密切相关的因素主要有细度、比表面积、SO 3质量分数、CaO 质量分数、快速抗压强度、快速抗折强度、1天抗压强度、1天抗折强度，其他因素忽略不计；2、假设所参考的某省水泥厂2007年9-11月实验数据足够准确SO 3。
23、问题求解 3.1、问题分析根据要解决的问题，以及所查到的资料，可以看出需要分析的是水泥强度与细度、比表面积、SO 3质量分数、CaO 质量分数、快速抗压强度、快速抗折强度、1天抗压强度、1天抗折强度这几个参数之间的关系。
有关堤防安全监测系统的构建分析摘要：在计算机软件辅助下建立堤防安全监测系统，进而达到堤防安全评估。
本文对系统结构、量测仪器、通讯方式、安全评价模块、系统软件及实现的功能等进行分析，并阐述了构建堤防自动化监测预警的系统，一些经验，仅供参考。
关键词：堤防；自动化监测；预警系统；安全监测中图分类号： x924.2文献标识码： a 文章编号：1引言随着计算机技术的发展，变形监测技术也在不断的发展，作为海岸安全，提防稳定性判断，往往是在获得监测数据后，利用计算机软件建立安全监测系统，进行自动化数据处理以及自动安全稳定信息判断，本文主要是阐述在构建海岸堤防安全监测体系以及相关应用方面的一些经验。
2系统结构监测系统的大体形式共有三种：集中式、分布式、混合式。
现代自动监控方式，多数的设计者则采用监测预警系统中的分布式结构。
监测预警系统的组成，共包括5个主要部分：量测仪器、自动采集控制器、信息传输设备，以及其相应的安全评价理论模块和系统软件。
系统又分为采集站（即测控单元）、监控主站、远程信息管理中心（如洪指挥中心）。
采集站多设立在堤防监测断面（或堤段），多个采集站会分别用微波将信号传送到监控主站。
一个监控主站可同时控制多个采集站，并向各采集站发送传感器设置、采集参数、报警参数等指令。
主站的数据则会通过电话公网的方式被传输到或其它任何地方。
1）量测传感器一般来说，堤防监测项目主要包括变形监测（内外部变形）、渗压监测、渗流量监测、环境监测（包括海水位、海水潮位、气温、海风等）等。
其中最主要的是对水土压力和位移的监测。
对于一个实体的堤防来说，应该根据该堤防的水文、地质、环境等因素，来选择合理的监测项目，并在监测项目的布置上做出相应的优化设计。
对于不同的监测项目来说，传感器类型和型号有很多种，但监测方式各不相同。
为使监测结果更加有效可靠，应从环境适应性、先进性、长期运行、可以实现自动化数据采集等方面的标准，对各种传感器进行对比筛选。
第48卷第
4期
2022年4月
水力发电
-新笈电
五强溪水电站大坝变形预测模型研究韩行进杨松林V,匡楚丰
V,陈
冰
3,张健飞j
余天堂彳
(1.湖南五凌电力科技有限公司，湖南长沙
410004
；
2.五凌电力有限公司，
湖南长沙410004
；
3.河海大学工程力学系，江苏南京
211100)
摘 要：基于逐步回归法、偏最小二乘回归法和长短期记忆(LSTM)循环神经网络，构建了五强溪水电站大坝变形
预测模型。采用拉伊特准则确定可靠的监测数据，基于可靠的监测数据，构建考虑水压、温度、时效因素的混凝土
重力坝变形预测逐步回归和偏最小二乘回归模型，根据五强溪大坝坝顶J23测点2006年~ 2020年的监测资料获得
该测点的沉陷曲线逐步回归和偏最小二乘回归预测模型。根据数值试验，选定的LSTM模型包括2个LSTM层，激 活函数采用整流线性单元函数，输入序列长度为
20。训练集数据取2006年~2017年的监测值，2018年-2020年的
监测数据作为测试集数据。采用随机搜索对LSTM循环神经网络的超参数进行优化。比较
3种模型结果可知
：3种
模型在沉降曲线的预测效果均较好；偏最小二乘回归法能合理地解释各分量；训练数据足够时，LSTM循环神经网
络的预测精度非常高；采用偏最小二乘法回归模型或
LSTM模型预测
J23测点变形更为妥当。
关键词：大坝变形；逐步回归法；偏最小二乘回归法；LSTM循环神经网络；预测模型；五强溪水电站
Study on Deformation Prediction Models of Wuqiangxi Dam
HAN Xingjin1,2, YANG Songlin1,2, KUANG Chufeng1,2, CHEN Bing3, ZHANG Jianfei3, YU Tiantang3
(1. Hunan Wuling Power Corporation, Changsha 410004, Hunan, China;2. Wuling Power Corporation Ltd., Changsha 410004, Hunan, China;3. Department of Engineering Mechanics, Hohai University, Nanjing 211100,
滑坡地质灾害勘查及治理方法分析摘要：滑坡属于比较严重的地质灾害之一，不仅会产生较大的经济损失，还会威胁人员的生命健康。
所以要对滑坡地质灾害实施必要的勘查工作，并在勘查数据以及情况等基础上，来实施对应的治理方法，从而使得滑坡灾害得到有效的防治。
本文从以下方面来对滑坡灾害勘查和治理方法进行重点研究。
关键词：滑坡地质灾害；勘查方法；治理方法前言：滑坡灾害具有明显的突发性和破坏性，产生该种灾害的原因较多，但主要原因还是以人为和自然因素为主。
由于滑坡灾害的出现频率不断提升，不仅使得人们的财产安全以及生命安全受到威胁，而且会不断削弱社会的稳定性，使得社会发展受到一定的阻碍。
因此，如何有效的勘查和防治滑坡灾害成为研究的重点，本文从滑坡地质灾害的简述入手，来对勘查和防治方法重点阐述。
1、滑坡地质灾害的简述1.1概念滑坡指的是斜坡局部受到破坏因素所影响，使得局部稳定性出现明显的波动，同时在自身重力等因素下，岩体及碎屑会和破裂滑动面一同下滑。
滑坡灾害属于一种滑动的过程，该过程具有明显的复杂性。
1.2产生原因1.2.1地质条件地质条件中具体包括：（1）地形地貌。
当滑坡体前方存在一定的滑动空间，并且切割面主要在两侧进行分布。
同时坡度相对较大，势能较高等，这些都会引发滑坡地质灾害现象的出现。
尤其是山区地带，由于山体数量相对较多，地势也具有明显的陡峭性，甚至存在强烈的切割地形，有助于增加滑坡地质灾害现象的出现几率。
（2）地层岩性。
导致滑坡灾害出现的主要因素之一为土体结构性质，对片状软弱变质岩或碎屑岩分布区域来讲，由于斜坡的抗剪能力相对偏低，使得变形面发生下滑的几率增加，继而形成滑坡灾害。
（3）地下水活动。
地下水也是导致滑坡灾害出现的因素之一，在软弱岩层和泥质岩层中，不仅存在泥化和软化等情况，而且会受到空隙水压影响，以此来产生冻水压力和浮力，这样会大幅度削弱岩石的抗剪能力，为软弱面的形成提供助力。
1.2.2人为原因人为原因是导致滑坡灾害出现的原因之一，具体指的是：（1）过度砍伐树木。
遗传算法下的滑坡蠕滑位移预测模型研究
冯谕;曾怀恩;涂鹏飞
【期刊名称】《中国地质灾害与防治学报》
【年(卷),期】2024(35)1
【摘要】滑坡位移预测是预报滑坡灾害的重要依据,以往的滑坡位移预测模型多数为时间序列预测模型、BP神经网络预测模型、Gaussian拟合预测模型以及其他一些非线性预测模型。
这些滑坡位移预测模型在建立上缺乏力学理论支撑,对不同力学特性产生的滑坡位移预测分析上没有针对性。
文章针对力学特性为重力蠕变型滑坡位移的预测,提出一种基于遗传优化算法的滑坡蠕滑位移非线性预测模型。
以鲁家坡滑坡东侧J05监测点的累计水平位移为例,划定测试区域与预测区域进行模型预测分析,并将新模型预测结果与Gaussian拟合预测模型、BP神经网络预测模型预测结果进行对比分析。
结果表明,相较于传统预测模型,新模型的预测效果有所提升,有一定的工程价值与实践价值。
【总页数】10页(P82-91)
【作者】冯谕;曾怀恩;涂鹏飞
【作者单位】三峡大学土木与建筑学院;湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站;湖北省水电工程施工与管理重点实验室(三峡大学)
【正文语种】中文
【中图分类】P642.22
【相关文献】
1.空气潜孔锤钻+深部位移监测方法在大型蠕滑滑坡勘探中应用
2.三峡库区黄土坡滑坡滑带土卸荷状态下的直剪蠕变特性研究
3.典型黄土滑坡滑带土不同含水率下蠕变特性试验研究
4.蠕滑型稀土边坡位移-时间滑坡预警模型
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
水利水电技术第51卷2020年第11期张云雁.基于GS-SVM的边坡稳定性预测模型[J].水利水电技术，2020,51(11)：205-209.ZHANG Yunyan.GS-SVM-based prediction model for slope stability[J].Water Resources and Hydropower Engineering,2020,51(11): 205-209.基于GS-SVM的边坡稳定性预测模型张云雁(云南省玉溪市水利电力勘测设计院，云南玉溪653100)摘要：针对影响边坡稳定多个相关因素的复杂性和不确定性，以及数据样本的不平衡，现有的方法无法提供精确的边坡稳定性结果等原因，需要迫切开发复杂的数据处理算法。
本文通过详细调查获取了1994—2011年221个圆弧形滑坡案例中边坡高度、倾角和边坡坡体容重、黏聚力、内摩擦角、孔隙水压系数等特征参数及其相对应的稳定性状态(稳定、失稳)组成了模型样本库。
然后，提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的方法进行边坡稳定性的预测分析，并采用精准率、ALC值和F1-Score评估模型预测性能。
通过具体工程实例表明：SVM模型分类精确率、ALC以及Ce分别为0.970、0.898和0.925,明显优于GB、RF、KNN等模型，其预测结果具有很高的可信度。
关键词：边坡稳定性；支持向量机；预测分析；边坡设计doi：10.13928/ki.wrahe.2020.11.025开放科学(资源服务)标识码(OSID):中图分类号：TU43文献标识码：A文章编号：1000-0860(2020)11-0205-05GS-SVM-based prediction model for slope stabilityZHANG Yunyan(Yuxi Water Conservancy and Electric Power Survey and Design1nstitute of Yunnan Province,Yuxi653100,Yunnan,China)Abstract:Aiming at the complexities and uncertainties of several relevant factors affecting slope stability and the imbalance of the related data samples as well as the cause of that the accurate slope stability result cannot be provided by the existing methods concerned,an algorithm for processing the complicated data is necessary to be urgently developed.Through the detailed investigation,the characteristic parameters of the height,dip angle,cohesion,internal friction angle,pore pressure coefficient,etc.of the slopes in the cases of221circular landslides occurred in the period of1994—2011as well as the corresponding stability statuses(stabilized or destabilized)are obtained and then a model sample database is made up herein.Afterwards,a SVM(Support Vector Machine)-based method is put forward to carry out the prediction analysis of the slope stability,while the prediction performance of the prediction model is evaluated by means of accuracy,ALC value and F1-Score.Through the specific engineering cases,it is indicated that the classification accuracy rate,ALC and F1-Score of the SVM model are0.970,0.898and0.925respectively,which are obviously better than those from the models of GB、RF、KNN,etc.,thus its predicting result has a very high reliability.Keywords:slope stability；support vector machine；prediction analysis；slope design收稿日期：2019-11-18基金项目：国家重点研发计划项目(2018YFC0407102)作者简介：张云雁(1967—),男，高级工程师，学士，主要研究方向为水利电力工程勘测设计、评审、咨询等。
山体滑坡和崩塌的预测方法
山体滑坡和崩塌的预测方法有以下几种：
1. 地质调查：通过对地质构造、土壤、岩石等地质条件的调查和分析，确定山体滑坡和崩塌的潜在风险。
这种方法主要依赖于地质学的专业知识和技术手段。
2. 监测仪器：采用各种仪器进行山体位移、地下水位、地下水压力、地震等参数的实时监测。
通过连续监测数据的分析，可以发现滑坡和崩塌的迹象，提前预警。
3. 遥感技术：利用卫星遥感、航空遥感等技术，获取大面积的地表信息，并进行变化监测。
遥感技术可以发现地貌变化、土地利用变化等迹象，为滑坡和崩塌的预测提供重要依据。
4. 数值模拟：利用地质力学、土力学等原理，在计算机上建立山体滑坡和崩塌的数值模型，进行稳定性分析和强度计算。
通过模拟不同条件下的山体响应，可以评估山体滑坡和崩塌的潜在风险。
需要注意的是，山体滑坡和崩塌是复杂的自然灾害，预测的准确性有限。
因此，多种方法的综合应用，结合专业知识和经验，才能更有效地预测山体滑坡和崩塌的发生。
滑坡稳定性的评价方法
滑坡稳定性的评价方法通常涉及对滑坡体的地质、水文、地下水、岩土工程等因素进行综合分析和评估。
下面是一些常用的评价方法：
1. 地质调查与分析：通过实地调查，了解滑坡体的地质构造、土层分布、岩性、结构面、节理等，结合地质力学参数的测试与分析，对滑坡体的稳定性进行综合评价。
2. 水文地质分析：分析滑坡体周围的地下水位、流量、渗流等特征，探讨地下水对滑坡稳定性的影响，并结合滑坡体的渗透特性评估滑坡体的稳定性。
3. 工程地质勘察与测试：通过工程地质勘察与测试，了解滑坡体的坡面形态、滑面面积、滑动土体的性质、孔隙水压力、动强度等参数，评估滑坡体的稳定性。
4. 数值模拟与分析：利用现代地质力学软件，建立滑坡体的模拟模型，考虑地质、水文、地下水等因素，进行稳定性分析和预测，评估滑坡体的稳定性。
5. 监测与预警系统：建立滑坡体监测与预警系统，通过实时监测滑坡体的位移、应力、渗流等参数，进行滑坡体稳定性的实时评估和预警。
需要注意的是，滑坡稳定性评价是一个复杂的过程，需要综合考虑多个因素并采用多种方法进行评估，以提高评价结果的准确性和可靠性。
RESOURCES/WESTERN RESOURCES2021近年来，由于气象条件的不断变化，地质条件在外界因素的影响下引发了一系列的滑坡地质灾害，给当地居民人身和财产安全造成了巨大的威胁，为了防治滑坡地质灾害的发生和造成的危害，需要加强对滑坡地质灾害风险评价，通过对地质灾害的危险性评估，得出斜坡的稳定性，及时地采取预防措施，从源头上遏制滑坡地质灾害的发生，减少人员伤亡和财产损失。
1.滑坡地质灾害机理概述1.1滑坡的成因机理所谓的滑坡成因机理，是指滑坡地质灾害发生所必备的地质条件、破坏方式等，同时还包含了滑坡发生的诱发因素。
一般而言，边坡的稳定性取决于岩土的抗剪强度，而当边坡所受到的剪应力超过了结构面的抗剪强度时，边坡就会出现结构破坏，发生滑动变形。
滑坡是斜坡岩土体在自身重力和其他外力的作用下，失去平衡条件后，沿着软弱结构面出现剪切破坏的一种不良地质现象，而斜坡软弱结构面容易出现应力集中，当内部或外部的条件发生变化时，局部应力增大，而增大的应力超过抗剪强度时，就会出现剪切破坏，这就是滑坡地质灾害发生的滑坡源，并逐步向外发展，带动周边滑体形成一个完整的滑坡带。
1.2滑坡的发展阶段根据滑坡地质灾害发生的机理，其发展阶段主要可以分为四个阶段。
第一阶段是蠕动阶段。
在外力作用下，斜坡内部应力发生了变化，部分区域出现了破坏，并形成塑性蠕动区，这是滑坡地质灾害发生的起点，地表和边坡不会出现明显的变形和位移现象。
第二阶段是微滑阶段。
当蠕动阶段逐步发展成滑动带后，后部两侧主裂缝将会逐渐贯通，并出现新裂缝，前缘及两侧会出现坍塌现象，滑体位移明显。
第三阶段是剧滑阶段。
发展到了剧滑阶段，边坡的岩土结构已经支离破碎，滑动速度非常快，且滑动的土条中含水量较大，前缘及两侧会出现大量崩塌，斜坡整体或分块以十分快速的速度向前移动，产生巨大滑动，易造成巨大的人员伤亡和财产损失。
第四阶段是固结阶段。
边坡变形速度逐渐减小，并逐步趋向于停止滑动，能量在克服前进阻力时消失，在重力的作用下逐渐稳定。
