一种空间误差模型在混凝土拱坝变形预测中的应用

发布时间：2019-10-10 12:52

【摘要】：混凝土拱坝作为一种高次超静定结构,具有较强的自适应性和整体性,但传统混凝土拱坝变形统计模型主要考察单个测点的变形序列,不能体现不同测点之间的相互作用。基于传统混凝土拱坝变形统计模型,用空间计量方法挖掘了拱坝不同测点同一时刻误差项空间面板数据的空间关联特性;进一步采用空间面板自回归模型拟合变形序列误差项面板数据,建立了混凝土拱坝变形预测空间误差模型。小湾拱坝坝体34个监测点水平向变形监测序列分析结果表明:误差面板数据之间存在很强的正空间关联性质,空间误差模型的预测效果优于传统统计模型,具有一定应用前景。
【图文】：

=∑4i=1amiHit+∑2i=1(b1misin2πit365+b2micos2πit365)+cmlnθt+dm+umt，umt=τum，t－1+λw'mut+μw'mut－1+vm+εmt。(12)式中:w'm为空间权重矩阵W的第m行;vm为个体效应量;w'mut=∑kn=1wmnynt，wmn为空间权重矩阵W的(m，n)元素;τ，λ，μ为对应的估计系数;εmt为随机误差。为同时考虑时间上的自相关关系，公式中还加入了被解释变量的一阶滞后作为解释变量。图1小湾拱坝坝体变形测点布置Fig．1LayoutofdeformationmeasuringpointsforXiaowanarchdam对于横截面数据，由于共时性的存在，最小二乘形式中被忽略的反馈效应或依赖效应将增大［20］，因此对空间自回归模型一般采用最大似然估计。假设扰动项εmt～N(0，σ2Ik)，则有样本对数似然函数为lnL(uλ，σ2，β)=－k2ln2π－k2lnσ2+ln(absA)－12σ2(Au－Xβ)'(Au－Xβ)。(13)式中:A≡I－λW;X=u1，t－1w'1ut－1鐤鐤uk，，t－1w'kut－1k×2;β=τμ[]。对式(13)进行最大化估计。该最大化问题可分2步进行:第1步，在给定λ的情况下，选择最优的β和σ2;第2步，代入第1步的最优β和σ2，选择最优的λ。对于面板数据，如果采用固定效应模型，可以先做组内离差变换，去掉个体效应vm，然后采用类似横截面模型的最大似然估计得到各系数;如果采用随机效应模型，可以通过广义离差变换，然后采用最大似然估计。随机模型和固定效益模型的选择需要通过豪斯曼检验确定。3．4模型运作流程根据上文，可
【作者单位】： 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心;上海市政工程设计研究总院水利水运设计研究院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(41323001,51139001) 高等学校博士学科点专项基金项目(20120094110005,20120094130003,20130094110010) 江苏省杰出青年基金项目(BK20140039) 水利部土石坝破坏机理与防控技术重点实验室基金项目(ky914002)
【分类号】：TV698

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本文编号：2547178