变形数据的混沌特性和预报方法分析  

Application of Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System to Observation Data Analysis of Dam Deformation

作　　者：马国梁[1] 陈继光[1] 

机构地区：[1]山东大学土建与水利学院,山东济南250061

出　　处：《水电能源科学》2003年第4期13-15,共3页Water Resources and Power

摘　　要：依据确定性混沌原理,采用自适应神经模糊推理系统模型,完成观测数据的长期预报,对混沌系统时间序列重构的延迟时间间隔和最佳嵌入维数的确定进行了探讨,并将模型应用于大坝变形预报,结果表明:该模型应用于大坝变形的长期预测精度较高。Adaptive Network Based Fuzzy Inference System for analyzing the observation data of dam monitoring is presented in this paper. In the phase space reconstruction of chaotic time series, various methods for choice optimal delay time lag and embedding dimension are discussed. This system can be applied to the long term prediction of dam deformation.

关 键 词：大坝安全 变形观测 混沌特性 长期预测 自适应神经模糊推理系统模型 混沌系统 

分 类 号：TV698.11[水利工程—水利水电工程] O415.5[理学—理论物理]