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关于大坝变形观测,国内外都在进行研究,但如何提高大坝变形的精度及准确性是进一步研究的课题。本文主要是讨论将m个观测点的观测数据进行联合处理的几个问题。文章首先简述所采用的外部变形分析的观测数据。讨论扩展法的模型建立,模型误差、预报精度等问题,然后介绍扩展大坝变形预报法,最后进行实测数据例子的计算、比较和分析。结果表明,扩展法明显地优于一般的预测法。又能准确地预报大坝位移的上移。对于大坝位移曲线的异常预报是很重要的。扩展大坝变形预测法能达到及时的预报大坝位移曲线的异常。 相似文献
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为了研究大坝变形规律并分析其影响因子,利用奇异谱分析(SSA)提取大坝变形时间序列的趋势和周期分量,并分析各分量与时效、温度和水位因子的关联性。通过分析某大坝实测数据,发现大坝存在徐变和周期性弹性形变。其中,徐变即趋势项,主要与时效因子有关;弹性形变对应的周期项主要与温度和水位的周期变化有关,且温度因子与弹性形变的相关性明显大于水位因子。利用提取的趋势和周期项对大坝变形时间序列进行拟合并预测,其拟合和预测误差分别为0.52和0.24 mm;若采用传统的多元线性回归模型进行拟合和预测,其误差则分别为0.81和0.57 mm。这表明奇异谱方法的拟合和预测精度均优于多元回归法,能够更准确地预测大坝变形。 相似文献
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结合某大坝工程实测数据,建立该大坝位移量和相关因子的逐步回归模型和神经网络模型,并对两者模型结果进行比较,结果表明神经网络方法在大坝变形分析和预报方面效果良好。 相似文献
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近年来,国内外学者在神经网络方面做了大量研究,使神经网络技术在计算、分析、仿真、控制等方面得到广泛应用,在变形监测和测绘数据处理领域,学者们做了大量实验和实践研究,得到丰富的研究和应用成果。本文首先对大坝变形影响因子进行分析,采用主成分分析法提取影响大坝变形的因子元素,最大程度降低因子之间的相关性对神经网络模型的影响。采用改进BP神经网和径向基函数神经网络两种方法,分析大坝变形预测预报效果,并结合相关文献研究成果,对比两种算法的优缺点,探讨神经网络应用于大坝变形监测的可行性。最后结合工程实际应用实例,研究计算表明,改进BP神经网络和径向基函数神经网络都能对实测数据有较好的拟合效果,达到大坝变形预测预报精度,在大坝安全预测预报分析中具有一定的参考和实用价值。 相似文献
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利用小波变换分解变形监测数据,重构分离得到低频线性项和高频非线性项,线性特征强的子序列使用ARMA模型进行建模预报,非线性特征强的子序列使用神经网络模型进行建模预报,最后合成获得预报值。文中使用隔河岩大坝GPS变形监测数据进行建模预报,分析小波分解层数对预报精度的影响,提出平滑测度确定分解层数的方法,比较ARMA模型或神经网络模型和小波分解下的组合模型的预报精度,结果表明组合模型的预报精度优于单一模型,其精度在0.6mm,最大偏差为1.6mm,平均改善76%和77%。 相似文献
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谱分析在GPS自动化监测系统中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:1
利用快速Fourier变换,将形变监测资料和库水位、温度等数据从时域转到频域内进行分析,研究库水位、温度变化速度与大坝变形速度的关系。及时反映大坝变形规律和变形原因,并研制了相应的软件。 相似文献
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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。 相似文献
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将统计学习理论和LS-SVM用于变形分析预报,采用小生境遗传算法与交叉验证法相结合进行LS-SVM参数的选取,并用参数优选后的LS-SVM与混沌理论相结合对变形监测数据进行建模预测,并与BP和RBF两种神经网络的预测结果进行了比较分析。实例表明,基于组合LS-SVM的变形数据预报模型具有良好的效果。 相似文献
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在阐述有限元法基本理论的基础上,研究了采用ANSYS有限元分析软件进行大坝有限元建模、网格划分、荷载及边界条件施加等大坝变形分析的方法,在用有限元法获得水位位移分量及温度位移分量后建立大坝位移确定性模型,从而对大坝的变形监测提供可靠的依据。 相似文献
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为了提高大坝变形数据的预测精度,该文提出一种变分模态分解和长短时记忆神经网络相组合的预测模型.对大坝的历史变形数据进行变分模态分解,利用长短时记忆神经网络进行预测,累加各模态分量的预测值完成重构.以江西省某蓄能水电厂2010-2014年大坝监测数据为例,设置不同的对比实验验证VMI-LSTM组合模型的有效性和稳定性.研究表明:组合模型能够有效减小单一模型的误差,VMD能够将变形序列分解为不同频带的分量,减少非线性、非平稳性对预测精度的干扰,且VMD-LSTM神经网络的预测精度要优于其他模型,对于大幅提升大坝变形的预测精度有一定的参考价值. 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
针对大坝位移监控统计分析中拟合残差序列内蕴的混沌成分,以及传统算法在挖掘监测信息时的优势单一性,结合常规优化算法特点,运用蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)在确定子模型最优权重的基础上,建立了基于SFLA的大坝位移组合预报模型。考虑到统计分析中拟合残差序列的混沌特性,利用相空间重构及混沌理论对位移残差序列值进行分析与预测,并将其残差预测项与SFLA组合模型预测值进行叠加,据此,提出了一种融合混沌残差的大坝位移蛙跳式组合预报方法,并研制了其考虑混沌残差的大坝位移蛙跳算法的实施程序。实例分析表明,所建立的模型与方法相对传统方法在拟合精度及收敛速度方面较优,其模型预报能力有明显提升,这也为其他水工建筑物安全监控模型中位移等效应量的预报分析提供了新方法。 相似文献
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引起大坝变形的影响因素很多,即在利用支持向量机( SVM)模型进行大坝变形分析和预报的过程中,需要将所有的影响因子都输入到SVM模型中,这样会造成输入因子的不侧重性,基于此,本文对大坝变形的影响因子进行相关性分析,根据大坝变形影响因子和大坝变形量之间的关系来确定最优的影响因子,即将比重比较大的影响因子输入到SVM模型中,从而提高了SVM模型运行效率及预测的精度和速度。 相似文献
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针对大坝变形系统的非线性、复杂性以及不确定等特点,提出一种优化多核相关向量机的大坝变形预测模型方法。通过对实验数据进行归一化处理,核函数的加权组合以及遗传算法对模型参数的优化,建立遗传算法优化多核相关向量机的大坝变形预测模型。实验结果表明:数据归一化能归纳统一样本的统计分布性,加快梯度下降求解最优解速度和提高预测精度;优化的加权核函数能有效提高模型预测精度;各项精度指标值均优于BP神经网络方法、多项式核相关向量机方法预测精度,证实优化的多核相关向量机模型是一种精度较高的大坝变形预测方法。 相似文献
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