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海河堤防建设及中小河流治理
Embankment Construction and Small and Medium-sized Rivers Treatment in the Haihe River

应用管涌相关数据对管涌人工神经网络模型进行训练和预测，预测的结果精
度较高，说明人工神经网络是预测判定管涌发生的有效方法。卢丹玫用灰色关联
分析出影响堤防的重要因子后应用人工神经网络改进的 BP 算法，采用 MatLab

中的神经网络函数库编写程序建立了南宁市防洪堤边坡稳定性预测的神经网络模
型，大大减少了网络的计算时间，使得防洪堤边坡稳定性的评价更为便捷迅速。
王秀杰等提出的突变理论与 BP 神经网络相结合的堤防安全综合评价模型既考虑
系统内部各影响指标间的矛盾关系，又具有较强的鲁棒性，对堤防风险分析具有

较好的借鉴意义。
除此之外，Hosseinalizadeh 等通过 3 种机器学习算法，即纹理判别分
析（MDA）、灵活的判别分析（FDA）和支持向量机（SVM）来预测伊朗
Golestan 省管涌发生概率较高的区域，结果表明 SVM 模型预测最为准确，其次

是 MDA 和 FDA 模型。王小茹等和翟越等基于神经网络核函数和径向基核函数，
提出支持向量机方法，并令其与人工神经网络对比分析，结果证明支持向量机法
在有限样本情况下的统计学习成效具有更好的推广能力，并能有效地弥补神经网
络方法的不足，同时采用网格搜索法来确定模型参数能大大提高学习效率，在一

定程度上解决参数确定困难的缺点。一方面，基于大数据的人工神经网络已大量
应用于大坝安全风险监测，但在堤防系统的风险分析中研究不多，最主要的原因
是堤防系统数据较难获取，没有足够的样本用于学习，导致风险分析模型运行结
果不够准确。另一方面，如何通过智能算法描述堤防失效破坏时的动态发展性质，

仍需要进一步深入研究。
（四）其他方法
堤防风险分析的研究方法众多，常结合事件树分析法和故障树分析法一起使
用。事件树方法是根据特定的规则用图形来表示由某些激发事件可能引起的许多

事件链，以追踪事件破坏的过程和评价系统的可靠性，是以某一初始事件的发生
为条件计算出其概率事件树。而故障树分析法是由上往下的演绎式失效分析法，
利用布林逻辑组合低阶事件，分析系统中不希望出现的状态。故障树分析主要用
来了解系统失效的原因，并找到最好的方式降低风险，或是确认某一安全事故或

是特定系统失效的发生概率。
马晓忠等根据洪泽湖大堤工程实际情况，结合洪水事件和破坏模式，构造事
件树，利用事件树分析计算单元堤段失事概率。解家毕等利用事件树法原理应用

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