大坝监测模型基本概念ppt课件.ppt
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1、原型监测量回归模型基本概念简述,一、变量序列,1、应变量(待回归量),设我们关注的某变量Y,我们已经获得它的n个样本数据;Y的n个样本数据集:y(1),y(2),y(3),y(n);例如:拱坝上某测点的径向水平位移,可以将它记作Y。,一、变量序列,2、自变量(因子量),另有m个对Y具有不同程度影响作用的变量X1,X2,X3,Xm,我们也已经获得它们的n个样本数据;X1的n个样本数据集:x1(1),x1(2),x1(3),x1(n);X2的n个样本数据集:x2(1),x2(2),x2(3),x2(n);X3的n个样本数据集:x3(1),x3(2),x3(3),x3(n);Xm的n个样本数据集:x
2、m(1),xm(2),xm(3),xm(n);例如:拱坝坝前水深,以及它的2、3、4次方,坝区气温,坝体各水平断面平均温度以及它的径向平均温度梯度等,均是对上述Y具有影响作用的变量,可以将它们记作Xj(j=1,2,3,m)。,二、模型方程,针对上述二维(m+1)n数据集合,采用多元线性回归方法可得到以 下函数关系式:y=a1X1+a2X2+a3X3+amXm+a0 其中:a1,a2,am分别为对应于各因子(X1,X2,,Xm)的回归系数,a0为常数项。多元线性回归计算的结果就是得到确定的 回归系数和常数项。因子集合的初步确定是由有经验的分析人员通过定性分析进行的。因子集合的最终确定通常还需要在
3、回归计算得到上述函数关系式的基础上多次反复调整,以求获得最佳关系式。如果因子集合(X1,X2,X3,,Xm)基本上包括了待回归量Y的各主要影响因素,则根据上述函数关系式得出的y值能够成为Y的最佳估计值,这时我们把上述函数关系式确定为Y的回归模型方程。,三、模型方程评价,一个质量优良的模型方程至少应该满足下列条件:因子集合基本上完整包括了应变量的主要影响因素,应变量与因子量集合之间的相关性好,模型方程的复相关系数(0R1)应尽量高(对大坝位移而言,一般应达到0.8以上,应力应在0.7以上,渗流扬压难以达到较高,在0.6以上也基本可以)。模型值(将实际因子值代入模型方程计算得到的应变量的值)与对应
4、的应变量的实测值之间拟合程度高,残差(模型值与实测值的差)的数学期望为0,方差小。残差过程线在0刻度线附近呈小幅波动变化。模型方程的剩余标准差占模型值变化幅度的百分比(相对拟合精度)尽量小。模型方程所表达的物理意义易于解释,符合公认的理论分析规律。,四、模型方程解析,以拱坝上某测点的径向水平位移为例,假定确定了如下13个因子:四个水位因子:水深H,以及H2,H3,H4;七个温度因子:坝区气温T0,A、B、C二个不同断面的平均温度及温度梯度TA1,TA2,TB1,TB2,TC1,TC2;两个时效因子:直线型t,对数型ln(1+t),其中t为从蓄水日起算的天数。回归计算以后获得的模型方程为:y=K
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