RBF神经网络在深基坑监测预测中的运用

该文简要介绍了：RBF神经网络相对于BP神经网络的优点，分析了RBF神经网络的模型和结构。在此基础上通过Matlab编程语言建立了一预测深基坑工程监测项目的重要内容——墙体位移的RBF神经网络模型，经过工程实例验证了该模型的正确性，说明RBF神经网络在对深基坑工程监测项目的预测是可行和有效的。     

浅层地温场温度监测设备综述

温度监测设备是浅层地温场监测系统中与地温场唯一直接接触的设备,是地温场监测系统中最基础也是最重要的设备。温度监测设备的选型以及施工情况,决定着浅层地温场监测系统能否正常运行。本文对目前主流的3种温度监测设备从探头材质、测量范围、测量进度以及造价等方面,进行详细的分析对比,结合3种监测设备的优缺点及项目施工情况,对3种设备的适用范围进行了阐述:当监测孔较少的情况下(一般少于10眼监测孔)宜采用单线单探头的测温设备;当监测孔数量较多的情况下(一般多于10眼监测孔)宜采用单总线式数字测温设备;分布式光纤测温设备,比较适合浅层地温能实验应用。     

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

将粒子群优化的BP神经网络作为模型，参考自适应控制系统的控制器，把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数，通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化。仿真实例结果表明，基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高，有较好的网络的泛化和适应能力，能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出。     

国外地下水监测采样设备综述

国外地下水监测用采样设备大致分为4类：取样筒式采样器、惯性式采样器、气体驱动式采样器和潜水电泵式采样器。取样筒式采样器原理简单、制作方便、成本低,受监测井井径、采样深度影响较小;惯性式采样器外径小,可应用于小口径地下水监测井,采样深度可达到90 m;气体驱动式采样器结构较复杂,适用范围广,适用于大部分地下水监测井,采样效率较高。潜水电泵式采样器采样效率很高,适应井径较大。     

基于差异进化算法的前馈神经网络在大坝变形监测中的应用

针对当前大坝安全监测中广泛采用的回归模型欠拟合的不足,提出了基于差异进化算法的前馈神经网络模型。差异进化算法是基于种群策略的全局优化搜索算法,具有应用简单、收敛快的优点。采用该法训练的神经网络可以有效避免常规BP(back propagation)神经网络收敛于局部极小点的缺陷。将提出的方法应用于某拱坝的变形监测,通过计算表明,应用DE(differential evotntion)神经网络模型预报大坝变形的精度比常规回归模型和BP神经网络模型均有所提高。     

基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究

针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明：反向传播（Back-Propagation,BP）神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差（RMSE）达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。     

基于自组织神经网络的污染场地多监测指标相关性分析

为查明场地污染分布特征,需对场地土壤和地下水进行钻探取样,按规范的检测指标进行逐一测试。在初查和详查阶段将获得大量的土壤和地下水污染数据,数据样本数量大、监测指标多,数据结构复杂,如何从场地大数据中提取价值信息已成为研究热点。以某有机污染场地为例,基于自组织映射神经网络（SOM）和K均值算法开展大数据分析,深入探讨地下水和土壤中各污染指标间的相关性。结果表明:（1）基于自组织映射神经网络的大数据分析可快速挖掘复杂多维的污染场地监测数据,有效完成关键信息的提取;（2）地下水中污染检出指标存在显著的聚类特征,同一聚类中的污染指标具备相似的空间分布特征。对场地污染物检测采取先分类后分级的优化筛选策略,减少污染物检测指标数目,从而有效降低场地检测费用;（3）土壤和地下水中污染检出指标存在良好的空间相关性,这与该污染场地地下水渗流速度缓慢有关。土壤和地下水污染检出指标空间分布的相关性,有助于场地污染源的追溯。     

CGJ1500新型全套管设备研制和试验成功

国土资源部勘探技术研究所最新研制的两台套“CGJ1500全套管冲抓成孔设备”(包括全套管钻机、液压泵站、套管和冲抓斗等)于2004年10月26日至11月3日在杭州进行了实钻生产试验，试验获得圆满成功。     

地质灾害隐患自动化监测站点的建设

地质灾害隐患自动化监测作为地质灾害防治的重要手段,能显著的提升预警能力,对隐患点进行有效管控。本文以望谟县地质灾害隐患现状为例,分析了自动化监测站点建设的必要性,并分析了望谟县新屯纳包滑坡自动化监测项目与仪器选择,以及监测点布设的要求。     

大坝变形监测遗传神经网络模型

在简要介绍遗传神经网络的基本概念及学习步骤的基础上,分别对大坝坝顶径向水平位移、切向水平位移和大坝坝顶沉降量监测数据进行了训练和预测。结果表明,利用遗传算法特有的全局优化能力,可以较好地完成网络的学习,而且还减少了网络训练次数,缩短了网络训练时间。     

岩土工程监测预测的神经网格模型研究

采用人工神经网络进行岩土工程监测预测是一个新发展的很有前途的研究方向。由于各种原因，目前位移预测神经网络模型存在不少问题。为了更好地利用神网络进行位移预测，本文从神经网络理论及实践等方面研究了目前岩土工程位移预测神经网络模型存在的几个主要问题，并提出了几个可供借鉴的其它预测模型，以促进这个新方向的发展。     

深井曝气废水处理技术的原理及其评价

着重论述了深井曝气技术的工艺原理、充氧特性及实用效果，然后简要介绍了深井的施工方法，对深井作用作了初步评价。     

忻州地下水动态监测方法探讨

地下水动态监测工作是水利建设和地下水开发利用的一项基础工作.本文根据多年来的工作实践,对忻州地下水监测工作的各个方面进行了叙述和总结.     

钻探微机多功能监测系统的研制及其推广应用

DDW钻探微机多功能监测系统由传感器、接口电路、工业微机、输出与报警设备组成。可随钻监测和记录钻进过程,对孔内异常工况报警,跟踪钻孔轨迹,从而改变凭经验打钻的现状,提高钻探效率,降低事故率,保证好的地质效果。     

滑坡地质灾害远程监测预警系统研制

作者研究开发了一整套用于滑坡监测的远程自动监控和数据管理系统。其中数据交换仪作为前置终端,与安置在滑坡地质灾害监测点的各种监测仪器连接,读取仪器传感信号、转换信号类型、存储数据;研究与管理层设一控制中心,借助覆盖范围广的移动通讯网络,对现场数据交换仪进行控制,实现数据回送、数据删除、监测模式设定、预警信号发送等作业;并对监测数据进行分析处理,供研究人员使用。现场设备由太阳能供电,适合偏远地区使用。该系统基本不受时间、空间、气候条件和监测点数量限制,节省人力,获取信息多,实时性强。通过室内模拟实验,该系统功能稳定,数据传输及时准确。     

煤矿用自动化钻机远程监测系统研制

根据国家能源装备制造、煤矿机器人和煤矿智能化发展等政策要求,结合煤炭设备少人化、智能化发展趋势,针对现有煤矿井下钻机参数显示不全、缺乏有效监测、维修不便等问题,为实现自动化钻机地面远程监测,利用传感测量、软件开发、虚拟现实、网络通信、视频监测等技术研制了一种煤矿用自动化钻机远程监测系统。该远程监测系统包括了钻机主体、机载设备、网络通信部分和远程监测服务器。钻机主体为ZDY4500LFK型煤矿用钻机;机载设备包括了控制器和传感器组,用于实现钻机参数采集;网络通信部分包括了交换机、网关等,实现井下和地面的通信;远程监测服务器实现钻机参数和工况的监测。该系统研制后在鄂尔多斯华兴能源有限责任公司唐家会煤矿进行了现场试验,结果显示,该系统数据传输准确,可实现自动化钻机的地面监测功能,为煤矿钻机的少人化、智能化提供了保障。