基于逐步回归-BP神经网络的大坝变形监测模型

针对拱坝坝肩抗力体是坝体的重要受力部位,应用结合逐步回归分析方法的BP神经网络构建监测模型,以提高BP神经网络的泛化能力和模型的预测准度和精度,利用C语言编程训练,成功完成了预测,且传统模型预测数据的残差平方和大于改进后的残差平方和。实例分析结果表明,该监测模型可行、有效,并具有通用性。     

多测点多方向BP网络模型在大坝变形监测中的应用

鉴于大坝变形监测资料分析是大坝结构性态安全评价与预报的重要手段,针对单测点模型存在的缺点,建立了既考虑坝体不同方向的位移又考虑空间多个测点分布的多测点多方向位移模型,并利用BP神经网络较强的非线性映射能力,直接选取了对大坝变形有较大影响的自变量因子,解决了在建立大坝多测点多方向传统模型时自变量因子数众多、计算工作量大等问题。实例应用结果表明,多测点多方向BP网络模型可反映大坝变形的分布及变化规律,可见采用BP神经网络建立大坝多测点多方向变形监测模型具有可行性和有效性。     

水闸渗流监测系统更新改造实例分析及经验探讨

以大型水闸李溪拦河闸坝渗流安全监测系统更新改造项目为例，详细阐述了渗流监测设计、测点布设安装、监测软件开发等方面要点，并介绍了重难点问题处理的相关经验，可为类似工程提供参考。