基于最大熵方法的施工导流风险分析及其多目标决策研究

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1、``内容摘要施工导流标准的选择是水利水电工程建设的重大问题，是施工总进度安排的主要影响因素。它既影响工程的造价，又影响主体工程的施工安全和工期。利用最大熵原理推导了超标洪水间隔时间的熵概率密度函数模型，在此基础上给出了施工导流超标洪水风险率的计算方法。利用MATLAB软件针对具体工程实例进行了计算，并与传统的假定为威布尔分布进行了对比分析。结果表明，该方法精度较高，且算法简便、便于应用。分析了导流工程中的水文不确定性和水力不确定性。利用Monte-Carlo方法抽样，拟优选择泄流流量的最佳概率分布

2、。结果表明，泄流流量的最佳概率分布为正态分布或三角分布。本文利用最大熵方法推导了施工导流全面风险率的计算方法，编制MATLAB程序进行了计算，与JC法及Monte-Carlo法进行了对比，表明该方法精度较高，且计算量较小。本文分析了导流方案决策中各决策目标，介绍了权重计算的各种方法，利用定性和定量相结合的方法确定权重，建立了基于理想模式识别方法的决策模型。决策算例计算及权重敏感性分析表明，该方法是有效可行的。`````````关键词：施工导流风险分析多目标决策最大熵法`````````II`

3、````````AbstractTheoptimalselectionofconstrctiondivertionstandardexistsinthewholeprogressofhydroelecctricpowerengineering,anditisthemainfactorofplanninggeneralconstrctionprogress.Theoptimalselectioninfluencestheprojectcost,theconstructionsafetyandperi

4、od.Anentropyprobabilitydensityfunctionmodelofover-levelfloodintervalisderivedbytheuseofmaximumentropyprinciple.Onthisbasis，themethodforcalculatingover-levelfloodriskrateispresented.Inaddition,thecalculationiscarriedoutbyuseofMATLABaimingatpracticalpro

5、ject,whichiscomparedwithtraditionalmethodofassumingWeibulldistribution.Theresultsshowsthatthemethodisofhighaccuracy,anditissimpleinarithmeticsandconvenientinapplicationaswell.Thispaperanalyzeshydrologicuncertaintyandhydraulicuncertaintyofthediversionp

6、roject.Thispaperselectsbestprobabilitydistributionofpeak-flowbyMonte-Carlomethod.Resultsshowthatbestprobabilitydistributionofpeak-flowisNormaldistributionorDeltadistribution.Computingmethodofoverallriskrateisderivedbytheuseofmaximumentropyprinciple,th

7、ecalculationiscarriedoutbyuseofMATLABaimingatpracticalproject,whichiscomparedwithJCmethodandMonte-Carlomethod.Theresultsshowthatthemethodisofhighaccuracy,anditissimpleinarithmetics.Thispaperanalysesthedecisionobjectsofoptimizingstandardofconstructiond

8、iversion,describesthevariousmethodsofcalculatingtheweight,determinestheweightbyqualitativeandquantitativemethods,establishesdecisionmodelbasedonpatternidealrecognition.Itshowsthatthedecisionmodeliseffectivethroughexamplecalculationandweight-se