本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土壩安全監(jiān)測統(tǒng)計模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：建國以來,我國修建了眾多的攔河大壩,這些工程在防洪、發(fā)電和灌溉等方面發(fā)揮著重要的作用。然而,由于水工建筑物規(guī)模宏大、地形地質(zhì)條件復(fù)雜、結(jié)構(gòu)形式多樣、運行條件多變、承受荷載較重、施工歷時長、過程復(fù)雜、建成后運行管理不當(dāng)、結(jié)構(gòu)老化等原因,水利工程安全監(jiān)測被逐漸重視。深入的研究大壩與壩基安全監(jiān)測理論與方法,不僅對監(jiān)控大壩安全狀況起到重要作用,使大壩安全運行的前提下充分發(fā)揮工程效益,而且對發(fā)展壩工理論,提高施工和管理水平具有深遠(yuǎn)意義。目前,處理大壩變形監(jiān)測數(shù)據(jù)的方法越來越多,傳統(tǒng)的方法包括統(tǒng)計模型、確定模型和混合模型。新興的方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、小波分析等。近年來,粒子群模糊聚類算法、改進粒子群算法、混合蛙跳算法、粒子群仿生算法、蟻群算法等也被引入到大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)的處理中,并取得了一定的成果。這些方法都有各自的優(yōu)缺點,統(tǒng)計模型給出變形與影響因子之間的函數(shù)關(guān)系,便于對變量進行解析計算,定量分析大壩的變形規(guī)律,但模型的函數(shù)關(guān)系需要人為劃定；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)報的精度和效果方面優(yōu)于逐步回歸統(tǒng)計模型,但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型容易陷入局部極小、泛化能力差等。本文結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測較精確的優(yōu)點和統(tǒng)計模型的簡潔實用的特點,提出一種新的大壩安全監(jiān)測數(shù)據(jù)處理的方法,即基于BP神將網(wǎng)絡(luò)模型的統(tǒng)計模型。該方法用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型計算值與實測值之差作為統(tǒng)計模型的效應(yīng)量值,從而求出大壩變形的差值統(tǒng)計模型,將計算的差值統(tǒng)計模型的計算值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型計算值相加,可求得基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模型的模型計算值,在預(yù)測時,用差值統(tǒng)計模型的預(yù)測值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測值相加,即可求得基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模型的預(yù)測值。將該模型用于大壩監(jiān)測資料的分析,并以新安江重力壩為例,建立大壩16#、18#壩段變形監(jiān)測的統(tǒng)計模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模型,并分析該方法的可行性與優(yōu)越性。本文研究的主要內(nèi)容如下：1.簡述用混凝土壩各監(jiān)測效應(yīng)量建立統(tǒng)計模型時的基本原理和主要方法,以及大壩變形分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的原理和建模方法。2.并分別基于SPSS18.0建立了大壩變形的逐步回歸統(tǒng)計模型,基于Matlab2012建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從兩種模型的建模及預(yù)測結(jié)果可知,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在建模和預(yù)測精度方面都優(yōu)于統(tǒng)計模型。3.通過對比分析統(tǒng)計模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的統(tǒng)計模型。4.建立18#壩段的統(tǒng)計模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的統(tǒng)計模型,通過對18#壩段的三種模型對比分析可知,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的統(tǒng)計模型的建模及預(yù)測精度優(yōu)于統(tǒng)計模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進一步驗證了該方法的正確性與優(yōu)越性。總之,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的統(tǒng)計模型既有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精度,又有統(tǒng)計模型的解析式,預(yù)測的精度也優(yōu)于單一的統(tǒng)計模型和單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
【關(guān)鍵詞】：新安江重力壩 統(tǒng)計模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模型 建模 預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TV698.1
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究大壩安全監(jiān)測的目的和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外有關(guān)大壩安全監(jiān)測的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 存在的問題15-16
• 1.4 問題的提出16
• 1.5 本文的主要內(nèi)容16-17
• 第二章 統(tǒng)計模型的基本理論17-35
• 2.1 概述17-18
• 2.2 逐步回歸分析法18-23
• 2.3 混凝土重力壩變形監(jiān)測量統(tǒng)計模型23-34
• 2.4 SPSS統(tǒng)計分析包34
• 2.5 小結(jié)34-35
• 第三章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理35-49
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展史35-36
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理36-38
• 3.3 神經(jīng)元模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建38-41
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的若干改進41-45
• 3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例45-48
• 3.6 MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱48
• 3.7 小結(jié)48-49
• 第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模型的基本理論49-53
• 4.1 統(tǒng)計模型的優(yōu)缺點49
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點49
• 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模型49-51
• 4.4 基于統(tǒng)計模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型51-52
• 4.5 小結(jié)52-53
• 第五章 新安江重力壩變形監(jiān)測模型53-87
• 5.1 新安江電站概述53-60
• 5.2 16~#壩段變形監(jiān)測的逐步回歸統(tǒng)計模型60-68
• 5.3 16~#壩段變形監(jiān)測的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型68-73
• 5.4 16~#壩段基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計模型73-79
• 5.5 16~#壩段三種變形監(jiān)測模型的對比分析79-80
• 5.6 18~#壩段建模及預(yù)報的三種模型80-86
• 5.7 小結(jié)86-87
• 第六章 結(jié)論與展望87-89
• 6.1 結(jié)論87-88
• 6.2 展望88-89
• 致謝89-91
• 參考文獻91-95
• 附錄95

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土壩安全監(jiān)測統(tǒng)計模型研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：505512