專利名稱：一種基于熵權模糊聚類的滲漏通道探測方法
技術領域：
本發(fā)明屬于巖土工程領域，特別涉及一種滲漏通道的探測方法。
背景技術：
目前用于探測堤壩集中滲漏的方法主要是示蹤方法，示蹤方法是指利用水的天然示蹤劑和人工示蹤劑來進行示蹤。天然示蹤劑和人工示蹤劑統(tǒng)稱為“信息流”，它通過對比研究滲流場各種補給源、排泄點流體中各種信息的含量，確定排泄點水的來源以及各種水源所占的比例。以“信息流”為基礎的人工與天然示蹤探測堤壩滲漏的方法始于上世紀50 年代，為了探測堤壩滲漏隱患，人工水庫的上游示蹤方法用于通過測量水庫、河流、鉆孔、排泄點、泉水、地表水中的溫度、電導、環(huán)境同位素等信息的變化，判定集中滲漏通道以及補給源與排泄之間的關系?；凇靶畔⒘鳌钡奶綔y方法于上世紀90年代初引入中國，已經(jīng)在小浪底、西霞院、碧口、劉家峽、八盤峽、黃壁莊、陡河、嶺澳、吉林臺、烏蘭察布大壩等國家重點工程中取得了成功的應用，大幅度地提高了我國的堤壩滲漏通道的探測水平。但是示蹤方法目前還處在初級階段，只能通過人為定性地判斷。模糊聚類在科技、經(jīng)濟中已經(jīng)獲得廣泛而且深入的應用，其中權值的確定是模糊聚類算法中的關鍵技術，權值 確定是否恰當直接影響模糊綜合評價效果。確定模糊聚類的權重主要通過主觀賦值和客觀賦值。主觀賦值是由專家根據(jù)經(jīng)驗主觀判斷，一般是根據(jù)以前的統(tǒng)計數(shù)據(jù)而得，與當前樣本數(shù)據(jù)無關，和實際情況脫節(jié)。主觀賦值法主要有Delphi法、 層次分析法、環(huán)比賦權法、加權統(tǒng)計法、調查統(tǒng)計法等。主觀賦值的缺點是客觀性較差，工作量大?？陀^賦值法是由當前樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計而得，客觀性很強，避免了人為因素帶來的偏差。 客觀賦值法主要有主成分分析法、均方差法、離差最大化法、熵值賦權法、頻率統(tǒng)計法、變異系數(shù)法等。基于上述分析，本發(fā)明人采用熵值賦權法，對滲漏通道的探測方法進行深入研究， 以期避免人為因素帶來的影響。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的，在于提供一種基于熵權模糊聚類的滲漏通道探測方法，其將對信息流的判別提升到理論高度，定量地確定樣本的親疏關系，從而客觀地劃分類型，并為最終準確判定滲漏通道的位置提供科學依據(jù)。為了達成上述目的，本發(fā)明的解決方案是—種基于熵權模糊聚類的滲漏通道探測方法，包括如下步驟(I)充分利用“信息流”提供的信息參數(shù)，對信息參數(shù)進行去量綱化和歸一化；(2)選取各種滲漏水潛在補給源，利用熵權法對各項信息參數(shù)進行篩選、賦權，遴選出這些潛在補給源的信息流中差異最大的信息參數(shù)；(3)建立新的樣本集，包含所有鉆孔取樣水和各種潛在補給源樣本，利用模糊聚類法，進行聚類，算出各種鉆孔取樣水相對各種潛在補給源所在類的隸屬度，隸屬度最大的即為相關性最大的，從而推斷該處鉆孔取樣水的補給來源；(4)在計算得出滲漏通道的影響范圍后，在異常樣本所在鉆孔中進行連通實驗，最終確定滲漏通道的具體位置。上述步驟(I)中，去量綱化和歸一化，采用如下歸一化函數(shù)rQJ)= Uy U}mm X 0.8+ 0.1(I)
U -u
_/max _/mm其中，r(i，j)是歸一化函數(shù)；U= [UijIInxm表示樣本的聚類指標特征矩陣；
i為樣本標識符；j為每個樣本的指標標識符；Uij為對應于第i個樣本的第j項指標的聚類指標特征值；Ujfflin為第j項指標最小的樣本的聚類指標特征值；Ujfflax為第j項指標最大的樣本的聚類指標特征值。上述步驟⑵中，熵權法基本步驟如下，根據(jù)式⑴計算第j個指標下第i個樣本
rV
的值在此指標中所占的比重，即j項指標的熵值為
i=\
η= -SYjPn In^y(2)
1=\其中，g = —，n為樣本數(shù)；
mn最后計算第j項指標的權重，對于第j項指標，其指標值的差異越大，熵值越小，其權重越大，第j個指標的熵權為
\ — P
W1=-(3)
_ (1_β；)
;=1確定聚類指標權重集W= Iw1, w2，…wj，它表示各個指標在指標體系中的重要程度，其中，元素％表示第j個指標的熵權。上述步驟(3)中，模糊聚類法的內(nèi)容為(31)確定聚類中心矩陣C = [ckj]tXni，將η個樣本分為t類，每一個類別都有m個特征值指標，這些指標值就是該類別的聚類中心；(32)確定分劃矩陣S= [ski] txn，其中Ski表示第i個樣本歸屬于第k類的隸屬度；(33)建立目標方程，確定迭代方程為
((υ)%= ^-
Σ(4Η))2
i=l
權利要求
1.一種基于熵權模糊聚類的滲漏通道探測方法，其特征在于包括如下步驟(1)充分利用“信息流”提供的信息參數(shù)，對信息參數(shù)進行去量綱化和歸一化；(2)選取各種滲漏水潛在補給源，利用熵權法對各項信息參數(shù)進行篩選、賦權，遴選出這些潛在補給源的信息流中差異最大的信息參數(shù)；(3)建立新的樣本集，包含所有鉆孔取樣水和各種潛在補給源樣本，利用模糊聚類法， 進行聚類，算出各種鉆孔取樣水相對各種潛在補給源所在類的隸屬度，隸屬度最大的即為相關性最大的，從而推斷該處鉆孔取樣水的補給來源；(4)在計算得出滲漏通道的影響范圍后，在異常樣本所在鉆孔中進行連通實驗，最終確定滲漏通道的具體位置。
2.如權利要求I所述的一種基于熵權模糊聚類的滲漏通道探測方法，其特征在于所述步驟(I)中，去量綱化和歸一化，采用如下歸一化函數(shù)
3.如權利要求2所述的一種基于熵權模糊聚類的滲漏通道探測方法，其特征在于所述步驟(2)中，熵權法基本步驟如下，根據(jù)式(I)計算第j個指標下第i個樣本的值在此指 標中所占的比重，即
4.如權利要求3所述的一種基于熵權模糊聚類的滲漏通道探測方法，其特征在于所述步驟(3)中，模糊聚類法的內(nèi)容為(31)確定聚類中心矩陣C= [C1Jtxm，將η個樣本分為t類，每一個類別都有m個特征值指標，這些指標值就是該類別的聚類中心；(32)確定分劃矩陣S= [ski]txn，其中Ski表示第i個樣本歸屬于第k類的隸屬度；(33)建立目標方程，確定迭代方程為
5.如權利要求I所述的一種基于熵權模糊聚類的滲漏通道探測方法，其特征在于所述步驟(4)中，連通實驗的具體步驟是由步驟(3)判斷出大體的滲漏通道位置后，在該可能的滲漏通道上游的某個鉆孔中投入示蹤劑，在下游的鉆孔中用對應的示蹤劑探測器進行探測，如果接收到較多的示蹤劑，則該兩個鉆孔中有滲漏通道。
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于熵權模糊聚類的滲漏通道探測方法，步驟為充分利用“信息流”提供的信息參數(shù)，對信息參數(shù)進行去量綱化和歸一化；利用熵權法對各項信息參數(shù)進行篩選、賦權，遴選出潛在補給源的信息流中差異最大的信息參數(shù)；建立新的樣本集，利用模糊聚類法進行聚類，算出各種鉆孔取樣水相對各種潛在補給源所在類的隸屬度，隸屬度最大的即為相關性最大的，從而推斷該處鉆孔取樣水的補給來源；在計算得出滲漏通道的影響范圍后，在異常樣本所在鉆孔中進行連通實驗，最終確定滲漏通道的具體位置。此方法將對信息流的判別提升到理論高度，定量地確定樣本的親疏關系，從而客觀地劃分類型，并為最終準確判定滲漏通道的位置提供科學依據(jù)。
文檔編號G01M3/20GK102721514SQ20121012847
公開日2012年10月10日 申請日期2012年4月27日 優(yōu)先權日2012年4月27日
發(fā)明者李剛, 許波琴, 趙小龍, 趙敬川, 陳亮 申請人:河海大學