貯灰壩安全預警方法
2023-04-26 12:01:36
貯灰壩安全預警方法
【專利摘要】本發明公開了一種貯灰壩安全預警方法，本方法將定期採集到的貯灰壩主壩的屬性數據輸入計算機建立屬性決策表，然後根據粗糙集約簡算法進行約簡得到影響該貯灰壩浸潤線高度的關鍵屬性，再根據約簡後的關鍵屬性的數據訓練多層前向神經網絡；將採集到的關鍵屬性的數據輸入訓練好的多層前向神經網絡進行預測即得到浸潤線高度的預測值，當浸潤線高度的預測值超過預先設定的安全值時，計算機通過連接的報警器報警。在選擇影響浸潤線高度值的因素時，本發明方法排除了主觀性和經驗性的影響，能夠較準確地預測浸潤線高度值。
【專利說明】 貯灰壩安全預警方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種貯灰壩安全預警方法，尤其是一種基於粗糙集神經網絡的貯灰壩安全預警方法。
【背景技術】
[0002]貯灰壩是火力發電中主要的災害來源之一，它的安全直接關係到下遊人民的生命財產以及周邊生態環境的安全。而浸潤線是影響穩定性的最重要的元素之一，浸潤線每下降lm，安全係數大約增加0.03?0.05。因此，可以通過預測浸潤線高度值來判斷貯灰壩的安全性。
[0003]近年來，很多學者提出了浸潤線高度值的預測方法:李娟等人在《中國安全生產科技技術》雜誌2009年第5卷第I期76頁?79頁發表的《支持向量回歸機在尾礦壩浸潤線預測中的應用》一文採用支持向量回歸機建立浸潤線預測模型，此方法在選擇影響浸潤線高度值的因素時具有一定的主觀性，並且在使用支持向量機時選擇核函數時，需要一定的經驗性。李俊傑等人在《水電能源科學》雜誌2005年第23卷第3期77頁?79頁發表的《RBF網絡在貯灰壩浸潤線預測中的應用》一文採用徑向基函數神經網絡(簡稱RBF)的方法來預測浸潤線值，此方法在選擇影響浸潤線的因素時同樣存在較大的主觀性。上述浸潤線預測的方法受到主觀性因素和經驗性因素的影響，導致貯灰壩浸潤線高度預測值的準確率較低。
【發明內容】
[0004]本發明的目的是提供一種貯灰壩安全預警方法，與現有的貯灰壩安全預警方法相t匕，本方法可以解決浸潤線高度預測值的準確率較低的問題。
[0005]為了解決上述問題，本發明採用的技術方案是:
(1)定期採集貯灰壩主壩的屬性數據:壩頂高程，灘頂高程，灘前IOOm高程，幹灘長度，庫水位，浸潤線高度；
(2)選取壩頂高程，灘頂高程，灘前IOOm高程，幹灘長度，庫水位為條件屬性，浸潤線高度為決策屬性，將採集到的100組?1000組數據輸入到計算機中，建立屬性決策表，然後採用粗糙集約簡算法對所述屬性決策表進行約簡，約簡算法的步驟如下:
①求出決策表中的重複對象，並且將重複對象從決策表中去除；
②求出約簡集；
③計算約簡集的核；
④確定最佳約簡集，獲得關鍵屬性；
(3)將約簡得到的關鍵屬性數據輸入多層前向神經網絡進行訓練；
(4)採集關鍵屬性的數據，將所述關鍵屬性數據輸入訓練好的多層前向神經網絡分析預測，得到浸潤線高度預測值；
(5)當預測得到的浸潤線高度超過預先設定的安全值時，計算機所連接的報警器報警。上述技術方案中，更具體的技術方案是:步驟(3)中多層前向神經網絡的訓練參數設置為:目標誤差為0.01,移動步長i為0.01。
[0006]由於採用了上述技術方案，本發明與現有技術相比具有如下有益效果:
將採集的數據通過粗糙集約簡後，可以去除原始數據中的噪聲以及次要屬性的幹擾，從而獲得對於浸潤線高度影響較大的屬性，將這些屬性作為多層前向神經網絡的輸入值，其預測得到的浸潤線的準確率較高。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0007]圖1是本發明的方法流程圖。
【具體實施方式】
[0008]以下結合具體實施例，對本發明作進一步詳述:
實施例1
(1)每隔3天採集某火力發電廠貯灰壩主壩的壩頂高程，灘頂高程，灘前IOOm高程，幹灘長度，庫水位，浸潤線高度，共採集數據100組；
(2)選取壩頂高程，灘頂高程，灘前IOOm高程，幹灘長度，庫水位為條件屬性，浸潤線高度為決策屬性，將採集到的100組數據輸入到計算機中，建立屬性決策表，見表1:
表1
【權利要求】
1.一種貯灰壩安全預警方法，其特徵在於，包括以下步驟: (1)定期採集貯灰壩主壩的屬性數據:壩頂高程，灘頂高程，灘前IOOm高程，幹灘長度，庫水位，浸潤線高度； (2)選取壩頂高程，灘頂高程，灘前IOOm高程，幹灘長度，庫水位為條件屬性，浸潤線高度為決策屬性，將採集到的100組~1000組數據輸入到計算機中，建立屬性決策表，然後採用粗糙集約簡算法對所述屬性決策表進行約簡，約簡算法的步驟如下: ①求出決策表中的重複對象，並且將重複對象從決策表中去除； ②求出約簡集； ③計算約簡集的核； ④確定最佳約簡集，獲得關鍵屬性； (3)將約簡得到的關鍵屬性的數據輸入多層前向神經網絡進行訓練； (4)採集關鍵屬性的數據，將所述關鍵屬性數據輸入訓練好的多層前向神經網絡分析預測，得到浸潤線高度預測值； (5)當預測的浸潤線高度超過預先設定的安全值時，計算機所連接的報警器報警。
2.根據權利要求1所述的一種C灰壩安全預警方法，其特徵在於，步驟(3衝多層前向神經網絡的訓練參數設置為:目標誤差為0.01,移動步長￡為0.01。
【文檔編號】G06N3/02GK104008418SQ201310748380
【公開日】2014年8月27日 申請日期:2013年12月31日 優先權日:2013年12月31日
【發明者】歐陽浩, 鄭慶華 申請人:廣西科技大學