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。     

基于遗传优化LMBP算法的变形分析与预报

本文针对传统BP神经网络存在收敛速度慢、计算量大、易收敛于局部最小点的缺点,引入遗传算法与LM算法优化BP神经网络,并对优化后的BP神经网络进行训练与预测。实验结果表明：优化后的模型具有训练速度快、预测精度高的特点,更适用于大坝的实时预报。     

基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。     

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。     

基于逐步回归的BP网络混合模型在大坝变形分析中的应用

大坝变形预测的准确性对大坝的安全评估起着重要作用,而分析预报的方法至关重要。介绍了逐步回归模型和BP神经网络模型,提出将逐步回归模型和BP神经网络模型相结合的SR—BP混合模型,并通过实例证明了模型的可行性和有效性。与逐步回归模型和BP网络模型法相对比,计算量少、精度高、模拟效果较好。     

基于小波消噪及BP神经网络的大坝变形分析

基于港口湾大坝多期变形观测数据,采用Matlab语言、小波消噪及BP神经网络分别建立了基于时间序列和基于环境因素的大坝变形监测BP神经网络模型,并利用模型分别对大坝某点变形值进行预测。时间序列BP模型具有结构简单、学习速率快的特点;环境因素BP模型精度高,可有效反映变形因素,便于拟合预测复杂的测点变形,相对前一种模型能更好地揭示大坝变形规律。两种建模方法先应用小波分析对原始观测数据消噪,训练过程中采用附加动量法等改进BP算法,大大提高了BP神经网络的计算效率,克服了其易陷入局部极小的缺陷,取得了良好的拟合效果和预测精度。     

BP神经网络在隧道监控量测数据处理中的应用

为保证某高速公路隧道开挖过程中的施工安全,在优化围岩变形监测方案与预警方法的基础上,采用BP神经网络对典型监测断面位移量测数据进行了回归分析.结果表明,BP神经网络模型预测值能较好地拟合拱顶沉降和周边收敛位移实测值,可以作为围岩稳定性判定和确定二次衬砌施工时间的依据,具有重要的经济性和实用性.     

基于EEMD-GA-BP模型的大坝变形监测数据预测

针对大坝自动监测数据序列存在的不稳定性和测值漂移问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传(GA)BP神经网络的大坝变形监测数据预测方法。采用EEMD技术提取反映大坝真实变形的低频信号,剔除自动监测系统数据中存在的噪声和野值,利用遗传算法优化的BP神经网络对真实信号进行学习与外推,据此构建EEMD-GA-BP模型。利用本文模型计算得到大坝变形的预测值,将其与实测变形值进行对比,并根据残差大小比较了本文方法与其它方法的预测效果。算例表明,本文提出的组合模型能有效地提高大坝变形预测精度。     

BP算法在贮灰坝监测系统中的应用

人工神经网络是当前最常用的人工智能算法，能够解决对复杂函数关系的非线性映射问题。在贮灰坝监测系统中，需要对各个测点的水位规律进行模拟，从而了解坝体浸润线的规律，为预测坝体下一工况的稳定性提供依据。文中应用BP网络较好地解决了贮灰坝监测系统的预测问题，具有广阔的应用前景。     

遗传小波神经网络在大坝变形预测中的应用

针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点,引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型,利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索,克服了BP神经网络初始化的随机性以及网络易陷入局部极小值的不足,将该模型运用于大坝坝顶的径向、切向位移预测,结果表明,遗传算法优化的小波神经网络模型结构稳定性更好,预测精度较BP神经网络模型、小波神经网络模型有较大提高。     

BP神经网络模型应用于大坝原型观测研究

针对传统的多元线性回归方法的不足,提出将BP神经网络模型应用于大坝原型观测数据处理。并介绍了BP神经网络模型的结构和算法,以及训练样本的归一化处理方法;将BP模型应用于黑河金盆水库大坝原型观测,结果表明,其模拟和预测效果均优于多元线性回归模型。     

改进的BP神经网络在大坝安全监控中的应用

针对经典BP神经网络运行中存在的缺陷，提出了改进的BP神经网络，不仅解决了经典BP网络易陷入局部最小的弊端，而且应用的0.618分割选取法能使网络快速找到较优隐含层节点数，初始权值的自相关修正进一步提高了网络的稳定性。实际应用证明，改进的BP神经网络有效提高了网络质量，适合大型网络的构建与训练。     

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.     

改进模糊神经网络模型及其在大坝监测中的应用

鉴于传统模糊神经网络计算繁琐、模型精度较低、难以收敛等问题,在大坝位移的监测数据分析中应用改进的模糊神经网络及改进的反向传播(BP)网络算法,并建立了相应的网络模型.大量的数据分析计算表明,该模型收敛快,且精度优于常规的模糊神经网络和传统的统计模型.     

优化BP网络在均质土坝变形预测中的应用

宁夏南部山区小型水库除险加固普遍采用坝前淤积面加坝技术,且坝体多建于湿陷性黄土基础上,在自重、渗流等多种因素作用下极易产生变形。为准确判定坝前淤积面加坝技术的合理性和可靠性,可利用BP神经网络分析预测大坝坝体变形情况与未来趋势,但传统的BP算法需对数据进行标准化处理,为了简化数据的标准化处理过程,提高处理效率,提出了传递函数的优化方法,并把优化后的BP网络应用于大坝表面变形预测中,得到了较满意的结果。     

神经网络对贮灰坝的稳定预测

应用改进的BP神经网络对贮灰坝的安全状况进行了实时在线分析和预测,预测了水位变化时贮灰坝的安全系数,分析了贮灰坝安全系数的影响因素,具有很好的工程实用价值。