灰色神经网络在深基坑位移预测中的应用

将灰色神经网络模型GNNM（1，1）应用于深基坑支护结构位移预测中，以润扬长江公路大桥南汉桥南锚锭深基坑为例进行实例分析，结果表明：GNNM（1，1）模型的预测结果与实测结果拟合得很好，比GM（1，1）有更强的适应性，对基坑工程三类位移增长曲线能较好地模拟，可较准确地预测基坑支护位移。     

沉降预测与分析的灰色系统预测法

利用灰色系统理论、建模原理及其检验方法,利用尼尔基水利枢纽左副坝坝体竖向位移资料建立灰色预测GM(1,1)模型,对尼尔基水利枢纽左副坝坝体竖向位移进行预测,经残差、关联度等检验分析,模型精度较高,并对实测资料进行检验,效果较理想,可以考虑应用于尼尔基坝体竖向位移的预测,为整个坝区、坝体水准网的竖向位移监测提供辅助信息。     

大坝位移的改进非等间距GM(1,1)预测模型

基于灰色理论建立的GM(1,1)灰色预测模型常被用于大坝位移实测资料序列的分析。为提高大坝位移预测精度,在分析传统GM(1,1)预测模型构建原理、步骤的基础上,提出了对原始数据序列进行平滑处理、对背景值和残差序列进行优化等方法,建立了大坝位移预测的改进非等间距GM(1,1)模型,并用某大坝水平径向位移监测数据对其进行了检验,结果表明:改进的模型在大坝位移预测中的适用性更强,不仅提高了预测精度,而且保留了灰色模型建模灵活、所需数据少等优点,用于短期预测效果较好,用于长期预测的效果有待考证。     

基于神经网络误差修正灰色模型的基坑位移预测

一般情况下,基坑工程位移的发展趋势可以分为3种类型,传统GM(1,1)模型由于模拟曲线为指数曲线,因此只适合于第1类趋势的位移时间序列建模。在无偏GM(1,1)模型的基础上建立修正曲线型无偏灰色预测模型和生长曲线型无偏灰色预测模型,适合于第2、3类趋势的位移时间序列建模。结合神经网络的非线性描述能力以及无偏灰色预测模型的趋势预测能力建立神经网络误差修正灰色模型。基坑位移预测实例应用结果显示,神经网络误差修正灰色模型能很好地描述基坑位移的非线性发展。     

基于时间序列和GRU的滑坡位移预测

近些年随着深度学习的兴起,长短时间记忆网络(LSTM)常应用于滑坡位移的预测。GRU(Gated Recurrent Unit)是LSTM的一种改良,为此提出了一种联合时间序列和GRU神经网络来预测滑坡位移的方法。采用移动平均法将滑坡总位移曲线分解为趋势项位移和周期项位移,灰色Verhulst模型描述趋势项变化;考虑降雨和库水位等对滑坡位移的影响,应用Python语言搭建了一个3层GRU网络和全连接层(Dense)网络,以预测周期项变化,并用三峡库区八字门滑坡监测点ZG111位移监测数据对该方法进行了验证。结果表明:该方法相较于GRNN模型更能有效地利用历史信息,预测效果得到明显提高,可为滑坡预测提供重要的参考。     

熵权法并联组合模型在大坝变形监测中的应用

针对大坝沉降变形观测存在的相关问题,结合灰色理论适用于"小样本、贫信息"的特点,马尔可夫链能够准确拟合波动性较大数据的特点,ARIMA模型能够挖掘非平稳时间序列的内部信息、建模简单的特点,基于最大熵的原理对模型进行了合理组合,建立了基于最大熵原理的混合预测模型。将此组合模型应用于大坝的实际水平径向位移预测中,分别进行单一模型预测和定权后的组合模型预测,并进行对比,结果显示:熵权法定权后的组合预测模型精度优于ARIMA模型和灰色—加权马尔可夫链模型,且适用性更高,稳定性更强。     

GM-ENN组合模型在滑坡变形预测中的应用

针对以往滑坡变形预测模型实用性不足的情况,从系统论观点和时序分析原理出发,将滑坡位移时序分解为趋势项和偏离项。通过灰色系统模型提取位移时序的趋势项,采用进化神经网络模拟位移时序偏离项之间的复杂非线性关系,建立起GM-ENN组合模型进行滑坡变形预测研究。并将此组合模型应用于三峡库区白水河滑坡的变形预测研究中。研究结果表明：该组合模型具有较强的建模能力、较高的精度,可用于相关的工程实践之中,具有一定的理论研究与实际应用价值。     

作物产量预测的BP神经网络模型研究

将人工神经网络技术应用于作物产量预测,建立了拓扑结构为6-5-1的三层BP神经网络模型,并分析了模型计算流程。将该模型应用于人民胜利渠灌区1981—2000年作物产量的实例检验,并与灰色模型的模拟结果进行了比较。结果表明:BP神经网络模型用于作物产量预测简便可行,预测的最大误差为-6.71%,平均误差仅为2.64%,预测精度优于灰色模型。     

长江上游寸滩站年最高水位预测模型研究

寸滩水文站是长江上游的主要控制站，由该站水文资料分析可知，从20世纪70年代开始，由于年降水量的减少和气温的下降，年最高水位也呈逐渐下降的趋势。以1940～2004年寸滩站年最高水位序列为研究对象，将灰色系统理论与马尔科夫链理论相结合，建立了灰色马尔科夫预测模型。从预测结果看出，所建灰色模型大体反映了年最高水位的下降趋势，而经过马尔科夫模型对预测误差进行修正后，模型预测精度提高，计算值与实际值吻合良好。将该模型用于其他站年最高水位的预测分析表明，模型精度能满足年最高水位预报要求。说明灰色马尔科夫模型可以应用于长期预报中。     

茅坪滑坡体位移特征及其发展趋势预测

 茅坪滑坡体是清江库区一个十分典型和重要的滑坡体，１９９３年雨季和水库蓄水以来，滑坡体位移日趋明显，表现为具有整体滑移特征。本文通过建立滑坡体不同时段位移的ＧＭ（１，１）灰色模型，对位移变化趋势作了分析，结果表明，位移模型拟合精度高，预测成果达到了中、短期预报的目的，对清江隔河岩水利工程的建设与管理具有重要的参考价值。     

包络预测大坝监测值及监控指标研究

利用包络灰预测模型对大坝监测量的极值进行预测，改变传统对极值的预测方法，使得单一的数值预测变为区间预测。利用上包络小概率法确定水平位移的监控指标，减小了实测值变化的随机性，便于进行计算，并且不改变原始测值的分布规律。     

土石坝沉降的状态灰色模型

针对传统的原型观测资料分析方法的不足，提出了将灰色系统理论应用于土石坝资料分析的新方法，从而建立了沉降状态灰色模型。其建模思路、方法的正确性和合理性，在铁山水库的实际运用中得到了验证。     

G(1,1)灰色模型在某大坝水平位移预测中的应用

大坝的水平位移受到了外部环境各种因素的影响,而这种影响又难于用确定的关系式表达,由于试验数据中有些信息是已知的(如水平位移是可以通过测量得到的),而有些信息是未知的(如外部环境对它的影响作用),因此大坝水平位移的试验数据系统是一个典型的灰色系统,本文对大坝的水平位移建立了灰色GM(1,1)预测模型,对大坝水平位移的试验数据进行处理和预测。所使用的数据量少,其拟合结果、预测结果与实测结果相比具有很高的精度。因此,灰色GM(1,1)预测模型在工程领域的数据处理中具有广阔的应用前景。     

基于ANFIS-GM的心墙堆石坝变形预测

本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响因素与大坝变形之间存在的模糊特性。该模型相比于GM模型不仅考虑了大坝变形的灰色特性,而且还考虑了水位变化速率、填筑速率与大坝变形的模糊关系。通过心墙堆石坝沉降变形的实例分析,表明该模型比GM模型误差更小。同时,该模型具有处理小样本,自组织、自学习、自适应,模糊推理的综合能力。     

土石坝沉降的预测灰色模型

本文将灰色系统理论应用到土石坝沉降资料分析中，通过新陈代谢方法与GM（2，1）模型相结合建立了灰色预测模型。该模型的可行性与合理性在铁山水库土坝的实际应用中得到了验证。     

考虑水化热影响的混凝土坝位移监测统计分析模型及其解析

为量化水化热对混凝土坝位移的影响,在混凝土坝位移统计模型的基础上,提出了水化热分量形式。结合混凝土坝的位移、上游水位和坝体温度监测数据,采用改进的偏最小二乘法建立混凝土坝的位移统计模型,从实测位移数据中分离出温度引起的位移分量,然后以周期项作为环境温度分量的表达式,利用一维热传导方程的简化近似解来构建水化热分量的表达式,拟合温度位移分量,实现水化热对混凝土坝位移的量化影响分析。工程实例计算表明,偏最小二乘回归模型能有效克服各类因子变量间的多重共线性对模型拟合精度的影响,提出的水化热分量表达式具有适用性,残余水化热引起的混凝土坝位移不容忽视。     

未确知滤波法和灰色模型在大坝变形预测中的应用

对大坝变形进行预测时,观测序列中的粗差不可避免地影响预测精度,同时,监测序列较短也会影响预测的精度,针对这些情况,将未确知滤波法和灰色模型应用到大坝变形预测中。首先利用未确知滤波法对大坝变形监测序列进行粗差识别,并修正粗差,再采用灰色模型预测大坝的变形。实例分析表明,通过 2 种方法有机地结合,可以显著地提高大坝变形预测的精度,具有较高的工程实用价值。     

大坝空间变形监控指标的拟定

针对传统方法在拟定大坝安全监测指标时对空间性和模糊性考虑的不足,采用投影寻踪方法对大坝不同高程处位移序列进行降维处理,生成位移投影值及位移权重,计算出加权位移值并运用正逆向云模型拟定大坝位移安全监控综合指标。以棉花滩碾压混凝土重力坝为例,运用投影寻踪模型和云模型拟定了4#坝段上下游方向位移安全监控综合指标,并分析了坝体加权位移值与环境量变化规律的相关性,针对某一位移超标值,通过与置信区间法拟定结果的对比分析,论证了该方法的合理性和可行性。     

凤滩空腹重力拱坝变形的时空模型

凤滩大坝为混凝土空腹重力拱坝,变形性态有其特殊性。本文利用位移时空监测模型的基本原理,建立了凤滩空腹重力拱坝的挠曲线模型,并应用其分析了坝体径向位移的变形规律,取得了令人满意的效果。     

牛头山双曲拱坝整体稳定三维地质力学模型试验研究

介绍了牛头山双曲拱坝三维地质力学模型试验，包括模型设计、模型制作、加荷和量测等。试验给出了拱坝在正常蓄水位荷载作用下的位移场，测出了坝体、坝肩、断层出露处以及坝基内部断层各部位的位移，揭示了拱坝坝体和基础失稳前位移和裂缝发展的全过程及其破坏机理。对试验数据的综合分析，可以评价边坡的稳定性，并得到拱坝的整体安全度。