基于混沌理论和突变诊断的高边坡变形预测模型

高边坡系统的演化过程表现出复杂的非线性动力学特性,由于边坡经常受到外界因素的扰动,而使整个监测资料时间序列具有以突变点为分界的跳跃性,因此,有效辨识测值突变位置,是提高高边坡位移监控模型拟合和预测精度的关键问题。组合应用相空间重构、云模型和最大Lyapunov指数等数值分析手段,研究了高边坡位移突变辨识的实现方法,探讨了考虑动力学结构突变影响的位移预测模型构建原理与算法。由于该模型依据最近一次位移突变后的监测资料,着重考虑突变后相对稳定的高边坡动力系统特性,因而可以有效提高监控模型的拟合和预测精度。以某水电工程为例,论证了利用该方法进行高边坡监测的有效性与准确性。