基于GA-LMBP网络模型的小浪底大坝3维变形预报分析

BP神经网络在大坝监测资料分析处理中有广泛的应用,本文针对改进的BP神经网络:LM-BP网络模型的不足,采用遗传算法加以改进,建立了一种基于遗传算法和LM-BP网络模型的大坝3维变形预报模型GA-LMBP网络模型。将GA-LMBP网络模型应用于小浪底大坝3维变形预报分析中,取得了很好的预报效果,证明了GA-LMBP网络模型是一种行之有效的大坝变形分析预报模型。     

等维BP神经网络在沉降预报中的应用研究

为解决神经网络在沉降预报应用中的局限性,结合灰色理论等维信息策略和BP神经网络建模思想,利用数据序列本身构建训练样本,建立等维BP神经网络预报模型,并利用数学工具MATLAB编程实现,进行实际的变形预测,通过与灰色理论GM(1,1)模型的预报效果进行比较,表明该等维BP网络模型具有更高的预报精度,可以达到更好的预报效果。     

改进后灰色神经网络及短期基坑沉降预测研究

在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。     

基于BP神经网络的不完全测量数据处理方法研究

由于受施工干扰或测量条件影响,致使测量数据不完全或测量数据缺失,增加数据分析难度,造成分析结果偏差。BP神经网络具有很好的非线性映射能力、自学习能力、自组织能力和自适应能力。为此,提出了运用BP神经网络算法对不完全测量数据进行处理的方法,得到正确平差结果。结果表明,BP神经网络算法无需知道系统模型,对待估计参数的先验信息要求较少,其估计结果较好地反映地表沉降规律。     

小波变换和BP神经网络模型在沉降变形 监测中的应用研究

变形预测在预报工程险情方面起着关键性的作用,针对施工中需及时、准确地预测变形的问题,本文利用小波变换原理对监测数据进行降噪处理,并采用BP神经网络分析不同训练样本下的预测效果和精度水平。实验结果表明:基于小波消噪后的BP网络模型,以连续的近期观测数据作为训练样本,对下期变形预测精度高,效果好,相对误差很小。因此,小波变换和BP神经网络模型在沉降变形监测工程中能作为预测研究与应用的参考。     

动态预测软土路基沉降的神经网络模型研究

人工神经网络具有较强的非线性映射能力。本文介绍了神经网络BP算法的一些改进措施。这些措施可以提高BP算法的学习收敛速度,同时也可以提高BP网络性能的稳定性。为避免软土路基沉降传统计算方法中各种人为因素的干扰,本方法利用实测资料直接建模。基于改进的BP神经网络模型,建立了可依据现场量测信息对软基路堤沉降量随时间而发展的过程进行动态预报的分析方法。本文所建立的BP算法模型比较独特,利用该模型预测软土路基沉降精度高,预测结果的稳定性好。     

变形分析的神经网络技术应用实例

大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。     

基于Matlab工具箱的神经网络在大坝变形区间预报中的应用

进行基于人工神经网络的大坝变形区间的分析与预报研究,运用Matlab工具箱建立BP神经网络模型,进行大坝变形区间的分析与预报,并与传统的逐步回归预报方法进行比较.结果表明,BP神经网络用于大坝变形区间的预报是可行的,在预报效果上优于逐步回归方法.     

小波神经网络模型在高层建筑物沉降预测中应用研究

为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,以及提高人工神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高层建筑物沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,将良好的时频局域化特性和神经网络理论的自学习功能相结合,建立高层建筑物的小波神经网络变形预测分析模型。通过实验数据对比分析,小波神经网络用于高层建筑物沉降预测数据处理中可以得到更好的预测效果,预测稳定性及预测精度较高。     

基于蚁群-BP神经网络的基坑变形预测

由于神经网络具有较好的自组织和自适应特点,已被广泛应用于基坑变形预测领域.但神经网络中节点的权值最优化难以处理.为进一步提高BP神经网络性能,实现准确、快速预测基坑变形的目的,可将蚁群算法作为BP神经网络的学习算法,建立一种新的蚁群神经网络预测模型.实例表明,基于蚁群—BP神经网络的基坑变形预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力,取得了较好的效果.     

AFSA-BP神经网络在大坝变形预测中的应用

经典BP神经网络的初始权值和阈值随机给定,使得训练速度慢、网络易于陷入局部极值。引入具有强大全局搜索能力的人工鱼群算法(AFSA)优化BP网络的权值和阈值,建立了基于AFSA-BP神经网络的预测模型,并对大坝的实测资料进行了实证分析。与经典BP神经网络预测模型的预测结果比较表明:AFSA-BP神经网络模型不仅训练速度快,而且预测精度明显提高,是一种较好的大坝变形预测模型。     

粒子群-BP神经网络模型在大坝变形监测中的应用

针对BP神经网络的初始化权值和阈值的随机性,易导致训练速度慢和落入局部极小等弱点,本文运用具有并行特性和全局优化能力的粒子群算法(PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于粒子群-BP神经网络的大坝变形监测模型,并以丰满大坝多年监测的坝顶水平位移资料为例进行实证分析。与经典BP神经网络模型的预测结果相比,粒子群-BP神经网络模型的收敛速度更快、预测精度更高。     

神经网络融合模型在大坝安全监控中的应用

为了提高大坝安全监控模型的预测精度并检验模型的泛化能力,研究大坝安全监控的统计模型、BP神经网络模型及遗传神经网络模型,并提出基于这两种神经网络的融合模型,结合某拱坝长期的变形观测数据,对上述几种模型进行试算。分析结果表明,所建立的融合模型与其他模型相比具有较高的预测精度,且泛化能力较强,具有良好的适用性。     

GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法研究

以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法。利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值。应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测。     

BP神经网络在高层建筑沉降预测中的应用

利用人工神经网络强大的非线性映射和学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法。以某实例工程1期～12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型,并对13期～l6期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了改进的BP人工神经网络对建筑物的沉降预测是可行的,且具有广阔的工程应用价值。     

数据预处理条件下的神经网络开采沉陷预计模型研究

开采沉陷预计是矿山开采研究领域的核心和难点之一,它对开采沉陷的理论研究和生产实践都有重要的意义。本文以进行沉陷预计为目的,提出建立基于各影响因素数据序列思想,其主要步骤为首先建立影响因素序列;其次利用灰色理论对建立的数据序列进行预处理;最后构建基于数据预处理条件下的BP神经网络预测模型(AGO-BP模型),以用于矿区沉陷预报。通过对几组实例本文对建立的模型进行了多次反复预测实验,预测结果证实该模型预测精度较高,在工程上具有一定的应用价值。     

基于BP神经网络的深基坑变形预测

建立深基坑变形监测数据处理的BP神经网络模型,采用双曲正切S形函数进行输入和输出层传递,选择批处理梯度下降法训练前向网络,并采用附加动量法和学习速率自适应调整进行改进,运用Matlab建立BP神经网络模型。预测结果表明,改进的BP神经网络模型预测精度更高,提高了学习速度并增加了算法的可靠性。     

遗传神经网络在大坝安全评价中的应用

利用神经网络方法评价大坝安全具有一定的优势,但传统大坝安全评价方法不能为神经网络模型提供合适的学习样本。文中引入安全度值的概念,为神经网络提供可量化的学习样本,并针对BP神经网络收敛速度慢、稳定性差、易陷入局部极小等问题,利用遗传算法进行改进,提出基于遗传神经网络的大坝安全评价方法。工程实例表明,评价方法合理、可行。     

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC），利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值，初步建立GA-BP神经网络预测模型，结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值，形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据，分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比，结果表明，该预测模型精度最高。