基于云理论的水库塌岸风险分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及水库塌岸预测技术领域，具体地，涉及一种基于云理论的水库塌岸风 险分析方法。
【背景技术】
[0002] 随着我国经济建设步伐的加快，对铁路运输量的需求越来越大，同时也对铁路安 全运输的要求也越来越高。针对跨越库区的重载铁路，要全面考虑铁路运输的安全，从而水 库塌岸对铁路安全运营的影响也成为必须要考虑的重点。
[0003] 水库蓄水致使河岸自然地质条件发生重大改变，库区水位上升抬升库岸侵蚀基准 面，引起库区河道水文条件发生重大变化，诱发水库库岸再造运动。随着水库建成蓄水，河 道内水流流速渐缓并形成人工湖泊静水。由此，水库坡岸会发生一系列地质现象，塌岸即是 最为典型、最为常见的库岸工程地质灾害。
[0004] 塌岸是水库蓄水后普遍发生的灾害，其影响因素有很多，各因素之间也存在着错 综复杂的关系，对于塌岸的风险分析主要有定性分析方法与定量分析方法，常见的有层次 分析法、改进层次分析法、模糊综合评价法、事故树等。但是，以上分析方法都存在着主观性 大的问题，使得评价结果偏离客观实际，据此现有技术中还提出了基于贝叶斯网络的塌岸 风险分析方法和基于S-SVM以及可拓学的塌岸风险分析方法。
[0005] 对于基于贝叶斯网络的塌岸风险分析，贝叶斯网络可以很好地对不确定性问题进 行描述和推理，但是节点概率和条件概率的确定需要依靠专家经验和大量的历史数据，当 过多的依靠专家经验、历史数据缺失或不完善时，使用贝叶斯网络进行风险分析也存在着 一定的局限性。
[0006] 对于基于LS-SVM以及可拓学的塌岸风险评价方法，虽然充分的考虑了评价问题 的模糊性，但是忽略了评价过程中随机性的影响。
[0007] 因此，以上的塌岸风险分析方法的评价结果都有可能偏离客观实际，不够精确。
【发明内容】
[0008] 本发明的目的是提供一种基于云理论的水库塌岸风险分析方法，用于解决现有技 术中塌岸风险分析方法不够精确的问题。
[0009] 为了实现上述目的，本发明提供一种基于云理论的水库塌岸风险分析方法，该水 库塌岸风险分析方法包括：根据多个风险等级评价论域的数字特征生成云评价标尺；根据 反映决策者对每个风险因素的评语的决策矩阵计算实际云重心向量偏离理想状态云重心 向量的偏离度；根据所述偏离度和所述云评价标尺确定塌岸的风险等级。
[0010] 优选地，所述根据风险等级评价论域的数字特征生成云评价标尺包括：划分示出 塌岸风险等级的评价论域，并建立与所述评价论域对应的评语集；根据各风险等级评价论 域的数字特征，建立各评价论域的云模型；以及基于所述云模型生成云评价标尺。
[0011]优选地，所述评价论域包括[0,0. 25)、[0. 25, 0. 4)、[0. 4, 0. 75)、[0. 75, 1]四个区 间，且该评价论域对应的评语集为U= {:低、中、高、很高}。
[0012] 优选地，所述根据各风险等级评价论域的数字特征，建立各评价论域的云模型包 括：根据所述评价论域的边界值，对该评价论域对应的评语集中的评语进行定量化处理，并 计算定量化后的评语的数字特征，得到各评价论域的云模型。优选地，所述基于所述云模型 生成云评价标尺包括：根据所述云模型的数字特征，建立由若干个云滴组成的评价云；以 及在所述评价云中，将不同风险等级对应的正态云置于同一坐标系内，构成云评价标尺。
[0013] 优选地，所述根据反映决策者对每个风险因素的评语的决策矩阵计算实际云重心 向量偏离理想状态云重心向量的偏离度包括：根据预先确定的风险因素权重和所述决策矩 阵计算实际云重心向量；以及计算实际云重心向量偏离理想状态云重心向量的偏离度。
[0014] 优选地，所述根据预先确定的风险因素权重和所述决策矩阵计算实际云重心向量 包括：对预先确定的风险因素权重和所述决策矩阵进行加权运算，得到实际云重心向量。
[0015] 优选地，所述计算实际云重心向量偏离理想状态云重心向量的偏离度包括：将实 际云重心向量和风险因素权重进行加权运算，得到实际云重心向量偏离理想状态云重心向 量的偏呙度。
[0016]优选地，所述将实际云重心向量和风险因素权重进行加权运算，得到实际云重心 向量偏离理想状态云重心向量的偏离度包括：对实际云重心向量进行归一化处理；以及将 归一化处理后得到的向量与风险因素权重进行加权运算，得到实际云重心向量偏离理想状 态云重心向量的偏离度。
[0017] 优选地，所述根据所述偏离度和所述云评价标尺确定塌岸的风险等级包括：将所 述偏离度的值输入到所述云评价标尺，以确定塌岸的风险等级。
[0018] 通过上述技术方案，本发明的有益效果是：本发明的水库塌岸风险分析方法结合 了水库现场的客观实际，能够定量评价水库塌岸风险，且识别出的风险等级更为精确。
[0019] 本发明的其它特征和优点将在随后的【具体实施方式】部分予以详细说明。
【附图说明】
[0020] 附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具 体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0021] 图1是本发明的实施例中的水库塌岸风险分析方法的流程示意图；
[0022] 图2是本发明的实施例中水库塌岸风险因素体系的结构示意图；
[0023]图3是本发明的实施例中建立各评价论域的云模型的流程示意图；
[0024] 图4是本发明的实施例中建立云评价标尺的流程示意图；
[0025] 图5是本发明的实施例中形成的云评价标尺的示例图。
【具体实施方式】
[0026] 以下结合附图对本发明的【具体实施方式】进行详细说明。应当理解的是，此处所描 述的【具体实施方式】仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
[0027] 针对现有技术中塌岸风险分析方法不够精确的问题，本发明提出了基于云理论来 进行水库塌岸风险分析的思路。云理论是一种将模糊性和随机性相结合的理论，它通过期 望、熵及超熵构建云发生器描述概念的不确定性，并且能够简单直观地完成定性概念和定 量值的转变。云理论在考虑概念模糊性的同时还充分的体现了评价的随机性，且在处理模 糊信息不完整及不确定问题上具有一定优势，因此云理论为塌岸风险评估的定量评价提供 了新的思维。
[0028] 其中，云的期望Ex是指云滴在论域空间的分布期望，就是最能代表定性概念的点， 也是这个概念量化的最典型样本。云的熵匕是指定性概念的不确定性度量，由概念的随机 性和模糊性共同决定，一方面匕是定性概念随机性的度量，反映了能够代表这个定性概念 的云滴的离散程度，另一方面又是定性概念亦此亦彼性的度量，反映了论域空间中可被概 念接受的云滴的取值范围。云的超熵扎是熵的不确定性的度量，即是熵的熵，由熵的随机 性和模糊性共同决定，反映各云滴的离散度，氏越小，云滴越凝聚。本实施例所指的数字特 征主要即是指期望、熵和超熵。
[0029] 本发明的实施例提供了一种基于云理论的水库塌岸风险分析方法，该方法主要包 括：根据风险等级评价论域的数字特征生成云评价标尺；根据反映决策者对每个风险因素 的评语的决策矩阵计算实际云重心向量偏离理想状态云重心向量的偏离度；根据所述偏离 度和所述云评价标尺确定塌岸的风险等级。在此基础步骤的基础上，具体步骤则如图1所 示，包括：
[0030] 步骤S1，划分示出塌岸风险等级的评价论域。
[0031] 其中，划分示出塌岸风险等级的评价论域是基于塌岸的多个风险因素进行的。如 图2所示，本实施例中塌岸的多个风险因素主要包括：大气水文（大气降水、库水位、温度 等）、岸坡的地形地貌特征（水上岸坡坡高、自然坡脚、坡形特征、岸坡组合等）、动力学因素