本文選題：大壩 + 神經(jīng)網(wǎng)絡　； 參考：《東華理工大學》2016年碩士論文

【摘要】：大壩建造工程根據(jù)其建造的水文、地理、地址條件及其自身的建筑特性,可知大壩工程是一項非常復雜的工程,并且容易受到外界環(huán)境因素的影響,這就使得大壩工程在服務于社會的同時就存在著一定的安全隱患。所以對于大壩工程這樣的水工建筑來說,安全防范和安全監(jiān)測工作越來越受到大家的重視。目前,大壩安全監(jiān)測的方法眾多,主要都是對大壩進行實時監(jiān)測,通過大量的監(jiān)測變形數(shù)據(jù),來分析和判定大壩的安全運行狀況。其中在大壩變形預測方面的研究方法通常都只是單一的預測模型,經(jīng)過大量試驗研究表明單一的大壩形變預測模型有著很大的缺陷和不足,而且預測的結(jié)果存在很大的差異,所以可靠性和穩(wěn)定性都不高。本文通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在大壩變形中的應用進行發(fā)散式研究,并通過大量試驗研究論證出了單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型在大壩變形預測時存在許多的不足和缺陷。針對其在預測過程中的這些缺陷和不足,提出了一種新的思路,就是將有著很強尋優(yōu)特性的智能粒子群算法用來優(yōu)化單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型。其設計路線就是采用粒子群算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值和閾值,從而不僅可以優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu),也可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡的學習效率。然后,再從粒子群算法的基本理論出發(fā),改進粒子群的尋優(yōu)性能。針對前人提出的的粒子群算法在尋優(yōu)過程中存在早熟收斂的問題,因此本文在經(jīng)典粒子群算法中引入一個自適應變異操作,來避免粒子出現(xiàn)早熟收斂而陷入局部極小值的問題。而且在粒子的初始位置和速度加入一個隨機性,這樣可以提高粒子在搜索前期全局性,也可以提高粒子的全局搜索能力。經(jīng)過以上改進操作后可以大大提高粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化效率。最后,將這種改進后的粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模型應用到工程實踐中,通過試驗研究表明該模型在大壩的變形預測中起到了不錯的效果,并且可以將該模型應用在大壩工程的監(jiān)測數(shù)據(jù)分析和預報中。
[Abstract]:Based on the hydrology , geography , address conditions and its own building characteristics of the dam construction , it is known that the dam project is a very complex project and is easy to be influenced by external environmental factors .
【學位授予單位】：東華理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TV698.11

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