基于大坝变形监测预报的神经网络方法的对比分析

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。     

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。     

基于BP网络的大坝变形分析与预报

人工神经网络具有表达非线性映射的性质，将BP神经网络模型用于大坝变形的拟合分析和预报研究，并用实例证明了该方法可以取得很好的拟合和预报结果。     

基于神经网络的大坝位移模型分析

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。     

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。     

遗传小波神经网络在变形预报中的应用

目前常用的变形预报方法有BP人工神经网络和小波神经网络,但是都存在收敛速度慢且易受局部极值的影响。针对这两种算法的不足,本文利用遗传算法的全局寻优特性,将遗传算法与小波神经网络结合,形成遗传小波神经网,将其应用于变形预报,取得了良好的效果;并将算法的预报精度、稳定性、有效区间及运算时间作为评价算法优劣的4个标准,对BP神经网络、小波神经网络及遗传小波神经网络进行对比,结果表明遗传小波神经网络具有明显的优势。     

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。     

基于遗传算法的小波神经网络模型预测大坝变形

为了提高大坝变形的预测精度,提出一种基于遗传算法的小波神经网络模型。首先通过对BP神经网络隐含层神经元的替换,弥补了网络易收敛于局部极小点的缺陷,增强了函数逼近能力,进而建立了小波神经网络大坝预测模型;再利用该模型对大坝变形训练集进行学习,并运用遗传算法选取全局最优参数。该方法充分利用了小波神经网络强大的非线性预测能力和遗传算法的全局优化搜索功能,弥补了BP神经网络存在的理论缺点。将其与小波神经网络、BP神经网络进行比较,实验结果表明该方法具有更优的局部预测值、更高的全局预测精度,适用于复杂的大坝变形预测。     

基于局域均值分解和BP神经网络的大坝变形预测

从时频联合域分析角度出发,探讨基于局域均值分解(LMD)和BP神经网络模型的大坝变形预测方法;利用局域均值分解把时间序列分解为多个具有不同尺度的PF分量,然后再用BP神经网络对其进行预测并将结果进行叠加重构合成。实例结果表明,基于LMD-BP的大坝变形预测方法的预测精度高于多项式曲线拟合预测模型,其预测结果与实际监测值相比具有较高的一致性。     

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。