【摘要】：壩基揚(yáng)壓力是混凝土壩安全監(jiān)測中的一項(xiàng)重要物理量,通過對它的監(jiān)測分析,可以掌握壩基的滲流形態(tài),了解防滲帷幕和排水系統(tǒng)的工作性能以及壩體的穩(wěn)定情況。本文首先闡述兩種常規(guī)壩基揚(yáng)壓力監(jiān)控模型——逐步回歸分析模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。逐步回歸分析模型原理簡單,操作方便,且可進(jìn)行因子分離,定量研究各因子對揚(yáng)壓力的影響;但無法對非線性系統(tǒng)進(jìn)行模擬,預(yù)測精度很難保證。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)了輸入到輸出的高度非線性映射,預(yù)測精度一般較高;但無法展開各因子對揚(yáng)壓力影響的定量研究。同時(shí),常規(guī)模型輸入因子內(nèi)容多樣、數(shù)目多。在此基礎(chǔ)上,本文提出一對一連接BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壩基揚(yáng)壓力監(jiān)控模型。該模型是在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和輸入因子兩個(gè)方面進(jìn)行改變。(1)一對一連接BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壩基揚(yáng)壓力監(jiān)控模型將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層和隱藏層之間神經(jīng)元的連接方式由全連接變?yōu)橐粚σ贿B接,隱藏層和輸出層之間仍保持全連接不變。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改變后,模型輸出為各因子影響效應(yīng)線性累加之和的形式,這是模型能實(shí)現(xiàn)因子分離的根本原因。一對一連接BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不僅實(shí)現(xiàn)了輸入因子與揚(yáng)壓力之間的非線性映射,還可進(jìn)行因子分離,定量研究各因子對揚(yáng)壓力的影響。同時(shí),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改變使隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)等于輸入因子個(gè)數(shù),克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元個(gè)數(shù)難以確定的問題。(2)一對一連接BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壩基揚(yáng)壓力監(jiān)控模型采用一種新的輸入因子選擇方法。考慮壩基揚(yáng)壓力測壓孔管水位監(jiān)測數(shù)據(jù)時(shí)間上的連續(xù)性,用測壓孔管水位前一次監(jiān)測值,前后兩次管水位監(jiān)測時(shí)對應(yīng)的上游水位變化值、下游水位變化值、降雨變化值和氣溫變化值來預(yù)測后一次管水位。因子數(shù)目減少為5且內(nèi)容固定,有效控制了輸入因子的個(gè)數(shù),避免了輸入因子內(nèi)容的多樣化。本文利用丹江口大壩壩基揚(yáng)壓力監(jiān)測資料,在R語言中建立逐步回歸分析模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和一對一連接BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。計(jì)算結(jié)果表明一對一連接BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型因子分離結(jié)果可靠,預(yù)測精度最高;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測精度其次;逐步回歸分析模型預(yù)測精度最低。然后對一對一連接BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析,研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改變對模型預(yù)測精度不會產(chǎn)生影響,輸入因子的改變才是模型預(yù)測精度提高的原因。同時(shí),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和輸入因子的改變均能減少模型中計(jì)算參數(shù)的個(gè)數(shù),提高模型計(jì)算效率。因此使用一對一連接BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對混凝土壩壩基揚(yáng)壓力監(jiān)測資料進(jìn)行分析是有效可行的,可為大壩的安全運(yùn)行提供科學(xué)依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TV698.1
【圖文】：

闡明逐步回歸分析模型可進(jìn)行因子分離的原因，在此基礎(chǔ)上受卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非全連接特性的啟發(fā)，將 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層和隱藏層之間神經(jīng)元的連接方式由全連接變?yōu)橐粚σ贿B接，從而實(shí)現(xiàn)因子的分離。然后考慮壩基揚(yáng)壓力測壓孔管水位監(jiān)測數(shù)據(jù)在時(shí)間上的連續(xù)性，用測壓孔管水位前一次監(jiān)測值，前后兩次管水位監(jiān)測時(shí)對應(yīng)的上游水位變化值、下游水位變化值、降雨變化值和氣溫變化值來預(yù)測后一次管水位。最后對一對一連接 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壩基揚(yáng)壓力監(jiān)控模型的優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行總結(jié)。第四章 實(shí)例應(yīng)用利用丹江口大壩 10#壩段 U10-1 測壓孔管水位監(jiān)測資料，在 R 語言中建立逐步回歸分析模型、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和一對一連接 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。比較分析三種模型的預(yù)測能力，得出結(jié)論。最后對一對一連接 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壩基揚(yáng)壓力監(jiān)控模型進(jìn)行深入剖析，研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和輸入因子的改變對模型預(yù)測精度的影響。第五章 總結(jié)與展望對全文研究工作進(jìn)行總結(jié)，指出論文存在的不足以及還可繼續(xù)研究的方向。

圖 2-2 Sigmoid 型函數(shù)圖知，在遠(yuǎn)離 0 兩端的區(qū)域內(nèi)因變量隨自變量增長十分和區(qū)。樣本數(shù)據(jù)在非飽和區(qū)內(nèi)學(xué)習(xí)，會使模型參數(shù)的練前，要先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，公式如下。經(jīng)（0，1）區(qū)間。minmax min'=i iii ix xxx x minmax min'=y yyy y ，minix ——因子ix 的最大值和最小值；——因子ix 標(biāo)準(zhǔn)化后的值；，miny ——壩基揚(yáng)壓力測壓孔管水位的最大值和最小

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本文編號：2722570