BP模型在大坝安全监测预报中的应用

如何正确地预报大坝安全监测量，对馈控大坝安全运行和辅助决策具有重要的意义。文章提出应用神经网络的ＢＰ模型进行大坝安全监测数据的预报，并针对某一混凝土重力坝的水平位移实际测值构建了ＢＰ模型，其预报精度较以往统计模型有较大的提高。     

改进的BP神经网络模型在大坝安全监测预报中的应用

针对BP神经网络模型存在的缺陷进行了改进 ,并将改进的BP模型应用于大坝安全监测中效应量的预报。示例证明 ,改进的BP神经网络模型与常规BP神经网络模型及回归统计模型比较具有明显的优越性     

基于改进BP神经网络的大坝变形监测模型预报

变形监测是大坝安全运行的重要保证,结合白石水库混凝土坝真空激光X向位移资料进行分析,提出应用改进的BP神经网络思想建立的安全监测模型,结合对相关数据参数进行系统性的研究,并与传统BP神经网络模型训练、预测结果对比,得出改进的BP神经网格模型优于传统BP神经网络模型,具有一定抗差能力,能够降权使用可疑值,相关系数较高,预测精度好,可在实际中广泛运用。     

两类模型在大坝变形监测资料分析中的应用

结合某大坝变形监测资料，在定性分析的基础上，分别应用常规统计模型和改进BP模型建立了测值预报模型，分析论证了两种分析方法的异同，重点说明了BP网络的改进方法和注意事项，得出了一些重要结论。     

GA—BP算法在大坝安全监测中的应用

通过建立起的GA—BP模型对测缝计的实测数据进行预测,结果表明GA—BP预测模型在大坝监测技术上是有效可行的,并且GA—BP预测模型比单纯的神经网络预测模型具有更高的预测精度。     

BP网络在大坝变形空间多测点监测模型中的应用

利用BP网络的较强函数非线性映射能力,对大坝多个测点的变形监测数据进行了仿真及预测,所建立的空间多测点BP网络模型以水位、温度、时间、测点坐标作为输入参数,以大坝变形值作为网络输出.结果表明,通过有代表性的学习样本对网络的训练,模型的拟合及预报结果能够满足精度要求,同时,与传统的统计建模方法相比,大坝变形多测点BP网络模型具有实施容易、运行速度快、误差修正方便、操作简单、运行灵活等优点.     

BP神经网络在大坝位移监测中的应用

利用BP神经网络模型较强的非线性处理能力特性,以水位、温度和时效作为输入层,大坝位移为输出层,建立BP神经网络模型对龙滩大坝的位移监测数据进行模拟和预测,并将拟合值、预报值和实测值进行对比分析,结果表明:BP神经网络模型对大坝位移拟合效果较好,预报值精度较高,具有一定的参考应用价值。     

灰色模型在大坝变形监测与预报中的应用

建立有效实用的大坝变形监测模型,对于大坝运行意义重大。目前国内外常用统计模型和确定性模型来预报大坝变形,但精度普遍不高。作者提出一种基于不确定性模型的非等间隔灰色模型对大坝变形进行监测预报。预报过程建立在数学基础上,而且预报结果的精度能够满足工程需要。     

基于改进BP神经网络的大坝安全监测预报模型

合理有效的安全监控预报模型,是保障大坝的安全运行的重要手段.针对传统统计模型预测精度不高的问题,通过对BP神经网络的优化改进,建立基于逐步回归特征选择算法筛选输入变量、自适应学习率和附加动量因子网络学习的BP神经网络预测模型,并将该模型用于某混凝土拱坝的变形预测中.结果表明,改进的BP网络预测模型具有出色的非线性逼近能...     

遗传算法在大坝安全监控神经网络预报模型建立中的应用

本文基于遗传算法思想，采用浮点数矩阵表示编码，在遗传算法的进化过程中加入一定的约束条件等方法，探讨了网络结构的设计和学习。经实例分析，在用于建立大坝安全监控预报模型的前馈神经网络设计中，该方法在满足一定约束条件下，能同时有效地寻找合适的网络结构和相应的参数(神经网络的权值和阈值)，且在精度和速度上都有较大的提高，为实现实时在线分析评价大坝的安全性态提供了有力的技术支持。     

修正后的SCGM(1,h)c模型在大坝安全监控中的应用

在某些情况下利用灰色系统云模型SCGM(1,h)c建模可能精度较低，文中针对这个问题，用SCGM(1,h)c模型的残差再次建立SCGM(1,h)c模型，以修正原模型，并将修正后的模型应用于大坝安全监控领域。算例表明，改进后的模型精度比 原模型有所提高。     

因素分析模型在拱坝观测数据分析中的研究与应用

针对拱坝安全监测中大量的观测数据以及数据之间复杂的相关性，从全坝多测点的测值所形成的相关矩阵中提取整体因素信息，分析各观测变量之间的相互关系，归纳出测量本质相同的变量，使分散复杂的观测数据成果简洁化、整体化，从而为观测资料的整体分析提供一种多元统计分析方法。     

大坝观测资料分析的指示变量模型

针对运行期大坝补强加固、监测系统更新改造等措施常对观测系统造成干扰 ,本文提出用指示变量数值模型来模拟并分离各种系统干扰的影响量值 ,提高了模型的有效性 ,更符合实际情况 ,有利于进一步分析大坝的安全性态。     

大坝安全监测工作中应注意的问题

文章从分析我国水电站大坝安全监测工作现状入手 ,指出监测工作应加强设计、施工、运行等各环节的全过程管理和监督 ,要严把设计审查和竣工验收关。针对大坝安全监测自动化系统实施中存在的一些问题 ,提出了一些的意见和建议。     

综论人工智能技术在大坝安全监控中的应用

人工智能技术经过从结构主义向功能主义、从硬件方法向软件方法的转变，在现代先进的计算机软硬件技术支持下，许多领域已取得了巨大的成功。综论了几种人工智能技术在大坝安全监控领域中的应用。数据开采是一门新兴智能技术，它的引入可解决大坝安全监控数据量大，知识面广，从而带来分析问题速度慢的困难；专家系统将专家知识编码成计算机能够识别的语言，将专家的经验和思维转化成先进合理的推理策略，为大坝安全评价提供专家级的技术支持；神经网络技术独特的结构和处理信息的方法，对解决大坝安全监控专家系统的“瓶颈”问题是一个很好的方法。     

大坝安全监控模型中灰参数的识别

在对大坝的观测数据建立模型时，模型本身是不确定的，模型的输入也 是不确定的。文中从灰色系统的基本原理出发，对显式结构模型的灰参数进行了识别，确定 了灰参数的中点值和半径值，然后利用获得的灰参数的中点值和半径值对观测数据进行了预 测，给出了预测值的中点值和变化范围。     

我国水电站大坝安全监测标准化工作的新进展

简述了我国水电站大坝安全监测标准化工作的最新进展,介绍了修订后刚颁发的《混凝土坝安全监测技术规范》和《水电站大坝安全监测工作管理规定》所明确的技术标准、工作标准和管理标准,提出了今后工作的重点是组织实施标准和对标准的实施加强监督。     

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。     

组件开发在大坝安全监测信息系统中的应用

图表显示是大坝安全监测信息系统中必不可少的功能。文中介绍了组件 开发技术及其在大坝安全监测信息系统中的应用，并结合过程线组件的开发,详细说明了一 般组件和ActiveX组件的开发方法。     

丹江口大坝安全监控综合网络系统的设计

为了实现数据采集、整编、分析、评价等大坝安全管理工作的整体自动 化，对丹江口大坝安全监控综合网络系统进行了系统的设计。较详细地介绍了该系统的设计 原则、设计目标、框架结构、系统组成及应用前景。该系统的应用可以进一步提高大坝安全 管理水平，在保证大坝安全的前提下，充分发挥工程效益。