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　　【摘要】： 隨著高山峽谷地區大型水利工程建設項目的日益增多,邊坡工程的高度越來越大,面臨的問題也日趨復雜和困難,邊坡失穩不僅影響工程進度,造成重大經濟損失,且多涉及生命財產,故高邊坡穩定監測是水利工程建設的核心內容之一,對監測數據的分析及對高邊坡性態的預測具有重要的社會和經濟意義。本文將高邊坡視作一個動力系統,充分考慮其非線性問題,將分形理論、混沌理論等非線性科學應用到邊坡監測資料分析和預測領域中,具體研究內容如下: 首先運用R/S法對高邊坡監測時間序列進行分析,發現巖質高邊坡是一個復雜的非線性動態系統,具有較強的分形特性,并在此基礎上建立改進的變維分形預測模型對高邊坡監測數據進行擬合、預測,計算結果表明該預測模型具有抗噪性強、適應小數據量監測資料,預測精度高等優點;接著引入混沌理論,研究了高邊坡動力系統的相空間重構方法以及高邊坡監測數據相空間重構參數的確定方法;最后對監測資料進行分析,證明了系統演化中存在混沌特性,并建立了基于Lyapunov指數的高邊坡監控預測模型。 【關鍵詞】：高邊坡 監測數據 動力系統 非線性理論 預測模型 分形 混沌 Lyapunov指數
【學位授予單位】：合肥工業大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TV698.1
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2009.156143
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 致謝7-11
• 第一章 緒論11-14
• 1.1 選題的目的和意義11-12
• 1.2 國內外研究狀況分析12-13
• 1.3 本文的研究思路及主要工作13-14
• 第二章 高邊坡監控理論分析方法及預測模型研究14-20
• 2.1 高邊坡監控理論分析方法及預測模型14-19
• 2.1.1 邊坡系統的自組織特征14-15
• 2.1.2 邊坡系統灰色理論研究15-16
• 2.1.3 邊坡系統協同學研究16-17
• 2.1.4 邊坡系統突變理論17-18
• 2.1.5 邊坡系統分析、預測的人工神經網絡方法18-19
• 2.2 本章小結19-20
• 第三章 高邊坡監測數據的分形特征分析及分形預測模型建立20-39
• 3.1 概述20-21
• 3.2 分形理論的基本概念21-24
• 3.2.1 分形理論簡述21-22
• 3.2.2 分形維數的定義與計算22-24
• 3.3 巖質高邊坡監測數據的分形特征分析24-33
• 3.3.1 重標度級差分析的時間序列法（R/S 分析方法）24-26
• 3.3.2 工程實例26-32
• 3.3.3 結論32-33
• 3.4 巖質高邊坡監測數據的分形預測模型33-38
• 3.4.1 改進的變維分形模型的建立33-35
• 3.4.2 工程實例35-37
• 3.4.3 結論37-38
• 3.5 本章小結38-39
• 第四章 高邊坡監測數據的混沌特征分析及混沌預測模型建立39-57
• 4.1 概述39-40
• 4.2 混沌的概念40-41
• 4.2.1 混沌的基本定義40-41
• 4.2.2 混沌的基本特征41
• 4.3 高邊坡監測數據系統的相空間重構41-47
• 4.3.1 相空間重構技術42-43
• 4.3.2 相空間重構參數的選取43-47
• 4.4 高邊坡監測數據系統的混沌特征量47-50
• 4.4.1 關聯維數d_247-48
• 4.4.2 Lyapunov 指數48-50
• 4.5 高邊坡監測數據時間序列預測混沌模型50-52
• 4.5.1 基于Lyapunov 指數的時間序列預測模式50-51
• 4.5.2 模型的可預測時間51
• 4.5.3 高邊坡監測數據時間序列預測混沌模型的計算過程51-52
• 4.6 工程實例52-55
• 4.7 本章小節55-57
• 第五章 結論與展望57-59
• 5.1 結論57-58
• 5.2 展望58-59
• 參考文獻59-62