Page 35 - 水库安全运行管理理论与模式研究

第一章 水工建筑物风险监控与安全评价

（二）确定性模型
确定性模型是一种通过物理理论计算成果来构造环境变量与大坝效应量之间
的确定性关系形式，再经实测值的数理统计分析，实现计算假定和参数的合理调

整所建立的因果关系模型。
确定性模型比逐步回归分析模型具有更加明确的物理概念，能够将大坝和坝
基的结构形态更好的联系在一起，从而得到更加精确的预测结果。但是，建立该
模型时要对大坝的物理力学性质进行一定的假设，对用作计算的基本资料也有一

定限制条件，应用到土石坝这种散粒体材料结构将会受到很大的限制。
（三）人工神经网络模型
由于土石坝体的结构及工作环境比较复杂，往往存在着许多不确定的影响因
素，而上述的统计模型与确定性模型都是基于一定的明确假设而建立的。因此，

对于比较复杂的坝体传统模型可能无法描述土石坝安全监测量之间的非线性关
系，并最终影响模型的拟合及预测精度。近年来，人工神经网络以其自组织、自
适应、自学习的非线性映射能力在大坝安全监测领域凸显出独特的优越性。神经
网络模型的“黑箱”特性正适用于坝体内部变形、渗流等很难概括的演变规律，

只要有大量的输入、输出样本，经神经网络“黑箱”经过内部自动调整，便可建
立一套良好的输入、输出映射模型。因此神经网络以其超强的环境适应能力被广
泛地应用的各个领域。但是神经网络模型有一个最大的缺点就是“过拟合”问题。
当神经网络模型的拟合精度过高时，随机成分的信息也会分散到网络神经元当中，

测值序列的内在变化规律也被淹没于噪声当中，致使模型的泛化能力降低，造成
“过拟合”现象。

三、土石坝服役安全综合评价

（一）综合分析
目前对土石坝服役安全的研究主要是借助数学模型对单个因素或单个项目来
进行分析。无论是前文提到的漫坝风险评价模型还是坝坡稳定性二维评价模型都
是针对单个项目而言的。单个项目的评价或预测模型在解释土石坝某个方面安全

状态和实施安全监控方面发挥着重要的作用。但是，以土石坝作为整体对其进行
安全评价时，它们难免有一定的局限性。对土石坝安全进行评价，不仅仅取决于
对单个项目所反映出的性态的评价，更重要的还取决于对土石坝多个方面、不同

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