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模糊識別理論在設(shè)計(jì)暴雨典型選擇中的應(yīng)用研究

文檔作者：宋亞婭，張航泊，王友林，張培棟文檔來源：陜西省地質(zhì)調(diào)查中心		點(diǎn) 擊數(shù)：	更新時間： 2024年03月05日
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第14卷第2期中國水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào)v。1．14 N。．2
2016年4月J。umaI。f China Institute of Water Res。urces and Hydrop。wer Research April，2016
文章編號：1672—3031(20i6)02一0110一06
模糊識別理論在設(shè)計(jì)暴雨典型選擇中的應(yīng)用研究
宋亞婭，張航泊，王友林，張培棟
(陜西省地質(zhì)調(diào)查中心，陜兩兩安710068)
摘要：根據(jù)模糊識別理論，從識別的安全性與樣本集的整體性考慮，確定能反映暴雨特性的因子指標(biāo)，采用可能
度法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重，構(gòu)建了設(shè)計(jì)暴雨推求中典型暴雨選擇的模糊識別模型；運(yùn)用最大優(yōu)屋度原則，對典型暴
雨模糊模式進(jìn)行優(yōu)選，并與隨機(jī)法及灰加權(quán)法優(yōu)選的結(jié)果進(jìn)行對比研究。以沙子嶺流域?yàn)槔M(jìn)行典型暴雨的模
糊識別。實(shí)例結(jié)果表明：典型暴雨的模糊識別模型給出了選擇典型暴雨的定量計(jì)算方法，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)定性選擇典
型暴雨主觀隨意性較大的不足。
關(guān)鍵詞：典型暴雨；影響指標(biāo)；模糊模式識別；模糊優(yōu)選
中圖分類號：P333；0235 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A doi：10．13244，jcnki．iiwhr．2016．02．005
l 研究背景
我國大部分地區(qū)的洪水主要由暴雨形成，而中小流域常因流量資料不足采用暴雨資料推求設(shè)計(jì)
洪水“。因此，典型暴雨選擇的合理與否將直接影響設(shè)計(jì)洪水的精度，進(jìn)而影響水利工程設(shè)計(jì)的規(guī)模
及運(yùn)行管理的安全。在實(shí)際工作中，一般從實(shí)測資料中選擇具有一定代表性，并且對水庫防洪工程
較不利的暴雨過程作為典型暴雨舊1。傳統(tǒng)方法選擇典型暴雨雖然體現(xiàn)了流域產(chǎn)匯流的某些確定性規(guī)
律，但往往具有很大的主觀隨意性，且理論依據(jù)不足。
水文資料缺乏地區(qū)的水文設(shè)計(jì)存在諸多不確定性，目前，對水文現(xiàn)象不確定性描述方法主要有
隨機(jī)理論、灰色理論、模糊數(shù)學(xué)、信息熵和貝葉斯方法等，夏軍¨。探討了水文系統(tǒng)中不確定性的灰色
分析方法，提出了一類顯式的灰參數(shù)模型識別方法；丁晶H’系統(tǒng)地介紹了隨機(jī)水文學(xué)領(lǐng)域的基本理論
及研究成果；陳守煜。5。認(rèn)為水文水資源系統(tǒng)中許多概念的外延，對立概念的劃分具有中間過渡性階
段，并提出學(xué)科發(fā)展需要研究考慮系統(tǒng)中存在的模糊性。近年來，水文水資源系統(tǒng)模糊集理論研究
成果及應(yīng)用表明’6’8。，水文水資源系統(tǒng)引用模糊集有利于學(xué)科發(fā)展。水文水資源系統(tǒng)的模糊性出現(xiàn)在
識別和劃分過程中，模糊識別和劃分理論是水文水資源系統(tǒng)模糊集理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。本文將模糊識
別、模糊劃分與模糊決策聯(lián)系起來并應(yīng)用到典型暴雨這一模糊概念的優(yōu)選中，以實(shí)際發(fā)生的暴雨作
為被識別的樣本，建立典型暴雨模糊加權(quán)模式識別模型，比典型暴雨線性加權(quán)平均算子模糊評判模
型的評判值具有更大的離散性，故典型暴雨模糊加權(quán)模式識別模型在彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法選擇典型暴雨
的不足的同時，也客服了典型暴雨線性加權(quán)平均算子模糊評判模型評判值趨于均化的缺點(diǎn)。
2影響典型暴雨選擇指標(biāo)
2．1指標(biāo)的選擇及指標(biāo)規(guī)格化設(shè)有m個影響典型暴雨的指標(biāo)，樣本容量為凡，則關(guān)于m個指標(biāo)的特
征值矩陣為：
x=(戈i)?江1，2，?，m；，=1，2，?，n (1)
收稿日期：2015一05—2i
作者簡介：宋亞婭(1986一)，女，河南商丘人，碩士生，助理工程師，主要從事水文學(xué)及水資源研究。E—mail：syy409@163．。。m
—l 10—
萬方數(shù)據(jù)
模糊識別理論在設(shè)計(jì)暴雨典型選擇中的應(yīng)用研究宋亞婭張航泊王友林張培棟
式中：戈。j為典型暴雨過程』指標(biāo)i的特征值。
為消除不同物理量綱對計(jì)算結(jié)果的影響，利用札德提出的隸屬度公式，將指標(biāo)進(jìn)行規(guī)格化處理：
(2)
式中：r。為典型暴雨／指標(biāo)f的相對優(yōu)屬度；m爭x戈d為總體指標(biāo)f的最大特征值；mjnzi為總體中指標(biāo)f的
最小特征值。
2．2指標(biāo)權(quán)重的確定多目標(biāo)決策中指標(biāo)權(quán)重的確定方法分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)
法對專家的主觀判斷具有依賴性，如專家咨詢法、層次分析法和可能度法等，這些方法較為成熟，
但客觀性較差?？陀^賦權(quán)法的原始數(shù)據(jù)是由各評價指標(biāo)實(shí)際數(shù)據(jù)組成，它不依賴于人的主觀判斷，
客觀性較強(qiáng)，如熵權(quán)法和變異系數(shù)法等。
2．2．1 可能度法根據(jù)語氣算子級差與相對隸屬度值，利用區(qū)間數(shù)運(yùn)算法則對各方案的屬性值進(jìn)行
集結(jié)。根據(jù)區(qū)間數(shù)的可能度公式，構(gòu)造可能度矩陣，由最小方差法求得權(quán)重為：
腎南瞎曠1+號j ㈦
％2：石習(xí)【芻粕叫+蠆J ¨’
式中：pu=p(->o)i=1，2，?，m；l、o為語氣算子的相對隸屬度。
2，2．2 變異系數(shù)法變異系數(shù)法主要考慮特征指標(biāo)觀測值變異程度的大小，變異程度較大的則賦予
該指標(biāo)較大的權(quán)重，反之，則賦予該指標(biāo)較小的權(quán)重，具體計(jì)算步驟如下。
(1)計(jì)算第i項(xiàng)特征指標(biāo)值變異系數(shù)：
c，贏(4)
(2)計(jì)算第i項(xiàng)特征指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)：
成=_÷ (5)
y6
3 典型暴雨模糊模式識別模型及模糊模式優(yōu)選
設(shè)表征典型暴雨優(yōu)劣的有n個指標(biāo)特征值，則備選暴雨過程F∞=1，2，3，．．．，m)與典型暴雨過
程的廣義權(quán)距離陽3計(jì)算公式如下：
d cri，r。，=9、f瓣=9如d(。ro)2 J善卜h一～f’2 J善∽h一1I’
按照模糊集理論可將隸屬度Ⅱ。定義為權(quán)重，則加權(quán)廣義權(quán)距離?3計(jì)算式如下：
口(一。J；；∽一，19
(6)
(7)
加權(quán)廣義權(quán)距離更加完善的描述了備選暴雨過程F；(i=1，2，3，?，m)與典型暴雨F。貼近度。
根據(jù)貼近度最小原則u“，建立Ⅱi最優(yōu)值的目標(biāo)函數(shù)為：
根根據(jù)據(jù)芝1盟≯：2o，o，
(8)
、●，L，J
：下● rL
加k辟+ 一 U
2一P
1川J
—
r‘ 陵一 一 F U = U
，●，、●L
m n
解觸
萬方數(shù)據(jù)
模糊識別理論在設(shè)計(jì)暴雨典型選擇中的應(yīng)用研究宋亞婭張航泊王友林張培棟
式(9)即為典型暴雨的模式識別模型，根據(jù)式(9)可得到m個備選暴雨過程對典型暴雨F。相似的相
對優(yōu)屬度矩陣n“：
“i=(H。，“：，玨，，?，Ⅱ。) (10)
相對優(yōu)屬度從大到小的排列次序稱為滿意排序，決策相對優(yōu)屬度ui最大的決策稱為滿意決策。
4 應(yīng)用實(shí)例
4．1 指標(biāo)的選擇以沙子嶺流域22年(1980—2001年)的降雨系列為例，根據(jù)典型暴雨選擇的原則，
從中選擇雨量、雨強(qiáng)及降雨集中程度作為影響典型暴雨的指標(biāo)，其中雨量指標(biāo)為最大1 d、3 d、7 d
降雨量；雨強(qiáng)指標(biāo)為最大3 d、7 d雨強(qiáng)，降雨集中程度指標(biāo)為最大1 d、3 d降雨集中程度，即最大
1d、3 d降雨量占最大7 d降雨總量的比例。表1為沙子嶺流域22年的降雨指標(biāo)特征值。
表1 沙子嶺流域22年的降雨指標(biāo)特征值
4．2指標(biāo)規(guī)格化將表1中影響典型暴雨的7個指標(biāo)，按式(2)進(jìn)行規(guī)格化，可得到樣本集的規(guī)格化
矩陣冠7 x22。
一112—
萬方數(shù)據(jù)
模糊識別理論在設(shè)計(jì)暴雨典型選擇中的應(yīng)用研究宋亞婭張航泊王友林張培棟
10．1891 0．2286 0．7368 0．5395 0．745l 0．0000 0．4918 0．1702 0．1299 O．1069 O．6793
10．221 3 0．5524 0．5425 0．2888 1．0000 0．0769 0．2789 0．2389 0．0927 0．0000 0．2969
IOl3631 O．4283 O．5076 O．2426 1．0000 O．1 137 O．2189 O．1640 O．165l O．0000 O．2243
R，。。=l 0．22 1 3 0．5524 0．5425 0．2888 1．0000 0．0769 0．2789 0．2389 0．0927 0．0000 0．2969
10．363l 0．4283 0．5076 0．2426 1．0000 0．1137 0．2189 0．1640 0．1651 O．0000 0．2243
10．1104 0．1118 0．5143 0．609l 0．2186 0．0469 O．584l 0．239l 0．1845 O．3389 O．8049
O．01 39 0．5806 0．4288 O．3630 0．4724 O．0475 0．3869 0．4024 0．0000 0．0334 0．4209
O．3462 0．8766 0．2327 0．3026 0。6464 0．6053 0．0699 0．4613 1．0000 0．5559 O．6299
0．4035 0．7800 0．2 1 05 0．35 1 8 0．6397 O．2483 0．2483 O．4076 0．6 1 1 8 0．3405 0．6487
0．3402 0．4996 0．0053 0．5305 0．3764 O．0782 0．3391 0．5313 0．3658 O．2479 0．3272
O．4035 0．7800 O．2105 0．3518 0．6397 O．2483 O．2483 O．4076 O．61 18 O．3405 0．6487
0．2479 0．3402 0．4996 0．0053 0．5305 0．3764 O．0782 O．3391 0．5313 0．3658 0．3272
0．2887 O．6445 0．5517 0．1241 0．5613 1．0000 0．0000 0．2588 0．9324 0．6212 0．6013
0．4380 0．8714 0．7822 0．0595 O．8619 0．6596 O．1047 0．1565 O．8281 0．4780 1．0000
4．3指標(biāo)權(quán)重的確定采用客觀賦權(quán)中的變異系數(shù)法為評價指標(biāo)賦權(quán)時，存在嚴(yán)重失真現(xiàn)象，故采
用可能度法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，將暴雨所選擇的7個指標(biāo)：最大1 d、3 d、7 d降雨量，最大3 d、7 d雨
強(qiáng)，最大1 d、3 d降雨集中程度，進(jìn)行二元對比，確定指標(biāo)的重要性定性排序矩陣，從影響工程的
安全考慮，確定指標(biāo)的權(quán)重，結(jié)果列于表2。
表2 7個指標(biāo)區(qū)間數(shù)可能度法計(jì)算權(quán)重結(jié)果
4．4典型暴雨的模糊識別應(yīng)用式(9)解得樣本集的相對優(yōu)屬度矩陣：
0．0000 0．0000 0．0000 0．0000 0．1 773 0．0000 0．0000 0．0000
0．0000 0．0000 0．0779 0．0000 0．2806 0．0000 0．0000 0．0000
O．0000 0．1228 0．3055 O．0976 0．256 1 O．0000 O．082 1 0．0000
U，。，，=f0．0714 0．3177 0．5051 0．2986 0．1501 0．0000 O．2542 0．0668
lO．2474 O．3566 O．1 l 18 O．4562 O．0844 0．0000 O．5054 0．3 186
lO．5458 0．1407 O．0000 0．1476 O．0514 0．2893 0．1583 0．5259
【D．1 354 0．0623 0．0000 0．0000 0．0000 0．7 l 07 0，0000 0．0888
O．0000 O．1 077 O．0000 O．0000 O．0563 O．0570 O．0000 O．0000
0．0000 0．3230 0．0539 O．0000 0．1 356 0．0938 0．0000 0．0000
0．0000 0．3866 0．0946 0．0704 0．3943 0，1615 O．0000 0，0902
O．1352 O．1290 0．1813 O．1771 0．3084 0．2426 0．0680 0．3040
0．8024 0．0538 0．2977 0．4291 0．1054 0．2246 0．2089 0．4344
0．0624 O．0000 O．2435 O．2356 O．0000 O．1393 O，5502 O，123l
0．0000 0．0000 0．1289 0．0878 O．0000 0．08 l 2 0．1 728 0．0482
0．0000 0．0000 0．0000
0．0000 0．0000 0．0823
0．0000 0．0000 0．1 708
0．0000 0．0415 0．3338
0．0783 O．1 003 O．2807
0．6803 0．3806 0．1 323
0，24 1 5 0．4776 0，0000
0．1 336 0．0000 O．0743
0．2645 0．0000 0．1 607
0，3237 0，1212 0f33191
0．1 850 0．3928 0．2609
0．0932 0．3710 0．1152I
O．0000 O．1】50 O．0570l
0．0000 0．0000 O．0000
4．5典型暴雨優(yōu)選按照式(9)得到備選暴雨過程對典型暴雨的相對優(yōu)屬度。為了進(jìn)一步分析構(gòu)建
的典型暴雨模糊識別模型的可靠性，利用指標(biāo)規(guī)格化處理后的數(shù)據(jù)序列，應(yīng)用隨機(jī)分析方法、灰關(guān)
聯(lián)分析法進(jìn)行典型暴雨的優(yōu)選，并與模糊優(yōu)選法進(jìn)行比較驗(yàn)證，優(yōu)選結(jié)果見表3。
從表3可以看出，按照相對優(yōu)屬度最大原則，用模糊方法優(yōu)選出的典型暴雨與用隨機(jī)法及灰關(guān)
聯(lián)法優(yōu)選出的典型暴雨結(jié)果一致；加權(quán)模型與非加權(quán)模型相比，加權(quán)模型可行性解集離散性更大，
即加權(quán)模型更便于最優(yōu)解的優(yōu)選。
5結(jié)論
本文根據(jù)模糊模式識別理論，構(gòu)建了典型暴雨模糊識別模型，采用相對優(yōu)屬度最大原則，優(yōu)選
一1 1 3—
萬方數(shù)據(jù)
模糊識別理論在設(shè)計(jì)暴雨典型選擇中的應(yīng)用研究宋亞婭張航泊王友林張培棟
表3典型暴雨優(yōu)選計(jì)算結(jié)果
出了典型暴雨，并與隨機(jī)法及灰加權(quán)法優(yōu)選出的結(jié)果一致，實(shí)例應(yīng)用證明了該模型的可行性與穩(wěn)
定性。本文嘗試性地構(gòu)建了典型暴雨模糊識別模型，該模型的適用性如何，需選擇更多的流域作進(jìn)
一步驗(yàn)證。隨著研究的深入，此模型將有著更廣闊的應(yīng)用前景。
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(下轉(zhuǎn)第12l頁)
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The research of rOck矗¨creep mOdel and parameters
SUN Geng，ZHANG Yinqi，LI Haifang
(c^in口，r“ti￡“teo，矽dterResoⅡ陽e5口nd點(diǎn)州ropo"erRcse口rc^，口e舛n占100048，G^ind)
Abstract=In this pape r’ experimental research is conducted on the creep chamcteristics of the mixture of Li·
angheko杜Hydropower station throu曲three axis creep apparatus． The cre8p mechanism and model are dis—
cussed．The axial and volumetric creep of the mixture of Lianghekou Hydropower Station can be described
by a power function． The initial axial creep and axial creep index could be represented by a power fhnc—
tion with the axial stress difkrence； the volume of the initial creep and the average principal stress is lin·
ear and volumetric creeP index and average principal stress are a power fhnction relationship． Determination
of creep model pammeters can be obtained by experiment， and the factors which innuence the model pa—
mmeters were analyzed．
Key words： rock and soil mechanics； tria】【ial test； rockfill； creep behavior； confining pressure； The
stress I|atio：model test
(責(zé)任編輯：李琳)
(上接第114頁)
Research on application of fhzzy recognition theory
in the design storm of TypicaI SeIection
SONG Yaya，ZHANG Hangbo， WANG Youlin，ZHANC Peidong
(5H^Ⅳxj cen￡er夠Geozogjic口￡sH珊ey，x；’8n 7 l0068， c矗iR口)
Abstract： According to the fhz2y ‘ecognition theo‘_)r and considering the recogntion and the integrity of the
samples． the innuence indices renecting sto珊chamcteristics were conf右瑚ed． The method of range num—
ber—possibility degree was applied to calculate the weights of the influence indices， and then the fuzzy rcog—
nition model for typical sto瑚in designing stom prediction and calculation was constructed． The pTinciple
of the maximum degree of membership was used to select typical sto咖with the fhzzy mode， and then the
result was compared with that of the gray weighted method and the random method． Taking Shaziling Basin
as an example， the typical stom was recognized with the fuzzy model． Th liVing example shows dlat the
fhzzy recognition model of the typical storIIl provides quantitatiVe calculation method fbr selectiong typical
stom 8nd makes up the shortcoming of the traditional method， which is the relatiVely greal subjectiVe r8n—
domness．
Key words： typical storm； innuence factors； fuzzy pattern recognition； fuzzy optimization
(責(zé)任編輯：王成麗)

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