引水工程作為解決水資源分布不均,緩解區(qū)域性水資源匱乏等問題的重要手段,在國家進(jìn)行水資源配置過程中發(fā)揮了關(guān)鍵性作用,為經(jīng)濟(jì)建設(shè)和發(fā)展做出了巨大貢獻(xiàn)。邊坡作為引水工程的主要組成部分之一,通常長達(dá)上百千米乃至上千千米,途經(jīng)多個城市和區(qū)域,自然地理條件差別變化大,其一旦失穩(wěn),將直接威脅到邊坡沿岸人民生命財產(chǎn)的安全,因此對引水工程邊坡實施安全監(jiān)控顯得尤為重要。引水工程邊坡的安全穩(wěn)定與諸多影響因素相關(guān),找到一種能夠準(zhǔn)確地反映邊坡狀態(tài)量與其影響因素之間復(fù)雜內(nèi)在關(guān)系的算法,從而建立相應(yīng)的邊坡安全監(jiān)控模型,實現(xiàn)對邊坡狀態(tài)的實時掌握和精準(zhǔn)預(yù)測,具有十分重要的理論和實際意義。隨機(jī)森林（Random Forest,RF）算法作為一種數(shù)據(jù)挖掘算法,對噪聲數(shù)據(jù)和異常值包容性強(qiáng),不易陷入過擬合。本文將RF算法引入引水工程邊坡安全監(jiān)測和控制領(lǐng)域,通過分析引水工程邊坡狀態(tài)量（位移、滲壓）的主要影響因素,確定模型輸入變量,分析袋外（Out-of-Bag,OOB）數(shù)據(jù)誤差,確定參數(shù)的最優(yōu)組合,構(gòu)建了基于RF的邊坡安全監(jiān)控模型。對某一渠道邊坡實測數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用分析,并與傳統(tǒng)的逐步回歸模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對比,結(jié)果表明,R... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

第二章數(shù)學(xué)監(jiān)控模型分析方法與應(yīng)用平臺15圖2.1三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig2.1ThreelayerBPneuralnetworkstructure（1）激活函數(shù)在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的選擇對隱含層或輸出層的輸出結(jié)果產(chǎn)生巨大的影響。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)必須同時滿足兩個條件：連續(xù)和可微。S型函數(shù)不僅滿足連續(xù)且可微的要求，而且其能夠模擬非線性特征，這一特征可以增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力，提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，故常用S型函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的激活函數(shù)。應(yīng)用最為廣泛的S形激活函數(shù)是以下兩個：Sigmoid函數(shù)和雙曲正切函數(shù)，其相應(yīng)的函數(shù)曲線分別如圖2.2和圖2.3所示。圖2.2Sigmoid函數(shù)Fig2.2TheSigmoidfunction

合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文16圖2.3雙曲正切函數(shù)Fig2.3HyperbolictangentfunctionSigmoid函數(shù)的表達(dá)式為xexf11)(xf)1)(0(（2.18）該函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)為))(1)(()()("xfxfdxxdfxf（2.19）雙曲正切函數(shù)的表達(dá)式為xxxxeeeexy)tanh(（2.20）其一階導(dǎo)數(shù)為)(sec2xhy（2.21）上述兩種S型函數(shù)中，Sigmoid函數(shù)的計算結(jié)果及其一階導(dǎo)數(shù)均是連續(xù)可微的正值，具有運算處理簡便的特點；雙曲正切函數(shù)的函數(shù)曲線形狀與Sigmoid函數(shù)一樣，不同的是，雙曲正切函數(shù)的輸出值既可以有正值也可以是負(fù)值，因此該函數(shù)常用于輸入信息取值在1范圍以內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)模型中。1973年，美國學(xué)者Grossberg在研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時發(fā)現(xiàn)，激活函數(shù)為Sigmoid函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該函數(shù)既能處理小信號也能處理較大信號，且均能得到較為理想的結(jié)果。目前大家在研究應(yīng)用BP算法時，激活函數(shù)通常取Sigmoid函數(shù)。（2）數(shù)學(xué)基礎(chǔ)設(shè)第k層的第j個神經(jīng)元的全部輸入加起來總和為kjH，k1層的第i個神經(jīng)元與k層的第j個神經(jīng)元的連接權(quán)為kk1,jiW，則


本文編號：3292478