混凝土重力坝结构断面优化设计研究

借助ANSYS软件对重力坝的曲线断面和传统三角形断面进行优化设计,建立数学模型,求解优化设计变量,对优化结果进行分析;对曲线形式重力坝进行应力和抗滑稳定分析,并与传统三角形断面重力坝优化结果进行对比,得出与传统断面模型相比,曲线型重力坝有减少断面面积、节约材料、安全可靠等方面优势。     

基于改进PSO-SVM-MC模型的大坝变形监测模型

分析与处理大坝变形监测资料在大坝安全监测中意义重大。支持向量机(SVM)在大坝安全监测建模中应用广泛,但采用标准粒子群(PSO)算法对SVM参数寻优过程中,易陷入局部最优,且残差也会影响模型的预测精度。为提高大坝监测模型的泛化能力和预测精度,采用改进后的自适应位置PSO(APPSO)算法,对SVM模型的参数进行寻优,并利用马尔科夫链(MC)模型修正PSO-SVM模型的残差。工程实例分析表明,PSO-SVM-MC模型可提高模型预测的泛化能力和精度。     

基于动态SVM-MC的大坝变形监测模型及应用

为了提高大坝监测模型的泛化能力和残差辨识的精确性,将支持向量机模型(SVM)和马尔科夫链模型(MC)相结合,建立了SVM-MC大坝变形监测模型,利用马尔科夫链模型处理SVM模型的残差,在进行预测时,采用动态更新模型的方法,即动态SVM-MC模型,并通过实例应用做了比较。结果表明,动态SVM-MC模型提高了预测的精度和泛化能力,可用于复杂大坝的安全建模。     

基于APPSO-RVM与APPSO-SVM的大坝安全预警模型的应用比较研究

为了提高大坝安全预警模型的精度和泛化能力,基于支持向量机(SVM)和相关向量机(RVM)理论,利用自适应粒子群算法(APPSO)分别对SVM和RVM模型中的参数进行寻优,建立了基于APPSO-SVM与APPSO-RVM的大坝安全预警模型,并通过实例应用做了比较。结果表明,尽管APPSO-RVM模型的相关向量个数少于APPSO-SVM模型,但APPSO-RVM模型的拟合精度和泛化能力均高于APPSO-SVM模型,因此在实际建模时应优先选择该模型。     

基于RVM的大坝变形监测时间序列非线性预警模型

建立合理的大坝变形预警模型对于大坝安全稳定运行意义重大。为提高预测精度,建立以相关向量机(RVM)为理论基础的时间序列非线性预警模型,采用一种精度较高的时间序列短期预测(自回归移动平均ARMA)模型修正RVM预测模型的误差序列,同时采用一种改进的粒子群算法(PSO)寻优核函数。实例验证结果表明,修正后的模型预测结果精度明显提高,可为类似工程提供参考。     

基于IPSO-RVM的大坝安全预警模型

针对SVM(Support Vector Machine,支持向量机)存在支持向量个数较多、核函数要求严格等不足,将性能更出色的RVM((Relevance Vector Machine,相关向量机)用于大坝安全预警模型的构建。核函数及其参数对RVM模型的性能有着重要的影响,组合局部核函数和全局核函数的混和核函数能提高模型的拟合精度和泛化能力,利用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群算法)能有效地对核参数进行寻优,针对标准PSO算法容易陷入局部最优点的缺陷,提出IPSO(Improved Particle Swarm Optimization,改进的粒子群算法)。将上述组合算法用于大坝安全模型的建立,实例分析表明,基于上述算法模型的性能得到了一定程度的提高。