上述工程实例中,区内地下水动态监测资料还反映,蓄水条件下位于右坝肩坝段的Up03 孔扬压力水头也偏高。其渗压动态(图4.6.9)反映,该孔渗压系数α值在分析时段内总是大于某临界值(0.30);年内渗压系数α值于低温期大于非低温期,并在年际间呈现周期性变化。
图4.6.9 Up03 孔渗压系数动态曲线
由于上述Up03 孔位于岸坡坝段(图4.6.1),显然影响该部位扬压力变化的环境因子可能要复杂于河床坝段,如既受到来自上游库水位、温度以及时效这3 个因子的影响,还可能受到岸坡地下水侧向径流的影响,而后者还将受到大气降水入渗补给的影响。因此,可以视该孔位扬压力及其影响因子为一个灰色系统,可应用相关理论和方法建立模型并进行预报。
4.6.4.1 GM(1,1)模型及其计算结果
依据本章4.5 节所述的相关理论和方法进行建模,所用资料为等时距序列。即选用2000年每月16 日的Up03 孔扬压力测值进行建模,并预测2001年1 月16 日~2001 年6 月16 日该物理量的变化,以检验模型的预测尺度;然后,再用2001 年的数据进行建模,并进行预测预报。有关计算过程如下。
取2000年的监测数据作为原始数据进行建模,即记原始序列
并对X(0)作1—AGO变换得
按式(4.5.13)计算得a=0.0026826845,b=129.5504。
由式(4.5.16)计算得GM(1,1)模型的时间响应表达式为
经计算得:C=0.8020,p=0.5000,模型等级为4 级,平均相对误差为9.9729886×10-3,模型计算结果与实测值之间的拟合以及残差过程线分别如图4.6.10 和图4.6.11 所示。可见,所建模型精度比较低,而不能用于预测。
图4.6.10 基于GM(1,1)模型的计算值与实测值拟合曲线
图4.6.11 基于GM(1,1)模型的残差过程线
4.6.4.2 改进的GM(1,1)模型及其计算结果
对上述GM(1,1)模型的改进主要从初值、背景值及残差等方面进行的。其建模过程:按式(4.5.23)构造背景值并求出模型参数,得a=0.0026830689,b=129.5368;按式(4.5.25)分别取m=1,2,…,12,计算平均相对误差,其结果见表4.6.6。
表4.6.6 平均相对误差统计
由表4.6.6 可知,当m=2 时平均相对误差最小,因此选用m=2;而平均相对误差比原模型有所减小。此时模型表达式为
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经检验模型得:C=0.731,p=0.5833。对照表4.5.1,可知精度还不符合要求。因此,需建立残差模型来修正。为此,需选取残差时段序列
采用改进的背景值构造法计算得到模型参数:a′=-0.1968887,b′=6.979632。同样,按式(4.5.25),计算m=1,2,…,9 时的平均相对误差,其结果见表4.6.7。
表4.6.7 残差模型的平均相对误差统计
由表4.6.7可知,当m=2时平均相对误差最小。因此,所建残差模型选用m=2。
此时残差的模型表达式为
模型的计算值与实测值拟合见图4.6.12,残差过程线见图4.6.13。
经计算得:C=0.222,p=1.000;对照表4.5.1,得模型等级为1 级;平均相对误差为2.4253081×10-3。与GM(1,1)模型相比较,基于该模型的计算精度有了很大的提高。由此可以得出,所建的改进GM(1,1)模型可用于预测。相应建模时段为2000 年1 月~2000 年12 月;预测时段为2001 年1月~2001 年6 月。在后一时段,模型预测值与实测值以及相对误差见表4.6.8。该表反映,应用改进的GM(1,1)模型对Up03 孔扬压力水头进行预报,虽然总体上能满足精度要求,但随着预报系列的增大其精度呈降低趋势。即预测的第1 个数据的精度为99.39%,第2~6 个数据的精度分别依次为98.14%,96.10%,92.95%,90.32%以及91.04%。可见,即便应用改进的GM(1,1)模型进行预报,也不适合较长系列。
图4.6.12 基于改进的GM(1,1)模型的计算值与实测值拟合曲线
图4.6.13 基于改进的GM(1,1)模型的残差过程线
表4.6.8 改进的GM(1,1)模型预测值及相对误差
这里,应用改进后的残差修正方法建立Up03 孔扬压力预报模型,有应用上述模型预测结果分别为:124.8511m,125.5565m,126.4836m。经计算得:C=0.3440,p=0.9167;对照表4.5.1,模型等级为2级,平均相对误差为3.424736×10-3。有关计算值与实测值及预测值的拟合和残差过程线分别如图4.6.14和图4.6.15 所示。
图4.6.14 基于改进的GM(1,1)模型的计算值与实测值、预测值拟合曲线
图4.6.15 基于改进的GM(1,1)模型残差过程线
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