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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土壩安全監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)模型研究

發(fā)布時(shí)間:2017-07-01 10:13

  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(cè)統(tǒng)計(jì)模型研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:建國(guó)以來(lái),我國(guó)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(yùn)行條件多變、承受荷載較重、施工歷時(shí)長(zhǎng)、過(guò)程復(fù)雜、建成后運(yùn)行管理不當(dāng)、結(jié)構(gòu)老化等原因,水利工程安全監(jiān)測(cè)被逐漸重視。深入的研究大壩與壩基安全監(jiān)測(cè)理論與方法,不僅對(duì)監(jiān)控大壩安全狀況起到重要作用,使大壩安全運(yùn)行的前提下充分發(fā)揮工程效益,而且對(duì)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(cè)數(shù)據(jù)的方法越來(lái)越多,傳統(tǒng)的方法包括統(tǒng)計(jì)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(lái),粒子群模糊聚類算法、改進(jìn)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(cè)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(diǎn),統(tǒng)計(jì)模型給出變形與影響因子之間的函數(shù)關(guān)系,便于對(duì)變量進(jìn)行解析計(jì)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(bào)的精度和效果方面優(yōu)于逐步回歸統(tǒng)計(jì)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(cè)較精確的優(yōu)點(diǎn)和統(tǒng)計(jì)模型的簡(jiǎn)潔實(shí)用的特點(diǎn),提出一種新的大壩安全監(jiān)測(cè)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(jì)模型。該方法用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型計(jì)算值與實(shí)測(cè)值之差作為統(tǒng)計(jì)模型的效應(yīng)量值,從而求出大壩變形的差值統(tǒng)計(jì)模型,將計(jì)算的差值統(tǒng)計(jì)模型的計(jì)算值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型計(jì)算值相加,可求得基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)模型的模型計(jì)算值,在預(yù)測(cè)時(shí),用差值統(tǒng)計(jì)模型的預(yù)測(cè)值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)值相加,即可求得基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)模型的預(yù)測(cè)值。將該模型用于大壩監(jiān)測(cè)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(cè)的統(tǒng)計(jì)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(jì)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(jiǎn)述用混凝土壩各監(jiān)測(cè)效應(yīng)量建立統(tǒng)計(jì)模型時(shí)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(jì)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(cè)結(jié)果可知,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在建模和預(yù)測(cè)精度方面都優(yōu)于統(tǒng)計(jì)模型。3.通過(guò)對(duì)比分析統(tǒng)計(jì)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn),建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的統(tǒng)計(jì)模型。4.建立18#壩段的統(tǒng)計(jì)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(jì)模型,通過(guò)對(duì)18#壩段的三種模型對(duì)比分析可知,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的統(tǒng)計(jì)模型的建模及預(yù)測(cè)精度優(yōu)于統(tǒng)計(jì)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的正確性與優(yōu)越性?傊,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的統(tǒng)計(jì)模型既有BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精度,又有統(tǒng)計(jì)模型的解析式,預(yù)測(cè)的精度也優(yōu)于單一的統(tǒng)計(jì)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(jì)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(jì)模型 建模 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】:昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】: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(cè)的目的和意義11-12
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外有關(guān)大壩安全監(jiān)測(cè)的研究現(xiàn)狀12-15
  • 1.3 存在的問(wèn)題15-16
  • 1.4 問(wèn)題的提出16
  • 1.5 本文的主要內(nèi)容16-17
  • 第二章 統(tǒng)計(jì)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(cè)量統(tǒng)計(jì)模型23-34
  • 2.4 SPSS統(tǒng)計(jì)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(jìn)41-45
  • 3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實(shí)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(jì)模型的基本理論49-53
  • 4.1 統(tǒng)計(jì)模型的優(yōu)缺點(diǎn)49
  • 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)49
  • 4.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)模型49-51
  • 4.4 基于統(tǒng)計(jì)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(cè)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(cè)的逐步回歸統(tǒng)計(jì)模型60-68
  • 5.3 16~#壩段變形監(jiān)測(cè)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(jì)模型73-79
  • 5.5 16~#壩段三種變形監(jiān)測(cè)模型的對(duì)比分析79-80
  • 5.6 18~#壩段建模及預(yù)報(bào)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(xiàn)91-95
  • 附錄95

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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2 何金平,李珍照;基于突變理論的大壩安全動(dòng)態(tài)模糊綜合分析與評(píng)判[J];系統(tǒng)工程;1997年05期

3 吳云芳,李珍照,徐帆;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大壩安全綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J];河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年01期

4 何慶中;;防止BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)進(jìn)入局部誤差振蕩缺陷的一種方法[J];四川理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年03期

5 李雪紅,顧沖時(shí),趙斌;大壩裂縫的突變模型研究[J];水電能源科學(xué);2000年04期

6 徐洪鐘,吳中如,李雪紅,施斌;基于小波分析的大壩觀測(cè)數(shù)據(jù)異常值檢測(cè)[J];水電能源科學(xué);2002年04期

7 王偉;沈振中;王連慶;;基于粒子群仿生算法的混凝土壩變形預(yù)報(bào)模型[J];水利水電科技進(jìn)展;2008年04期

8 石森昌;;使用SPSS進(jìn)行回歸分析應(yīng)注意的一個(gè)問(wèn)題[J];統(tǒng)計(jì)教育;2006年08期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前5條

1 董建良;混凝土重力壩監(jiān)測(cè)資料分析與評(píng)價(jià)[D];南昌大學(xué);2007年

2 陳平志;基于遺傳—回歸與BP網(wǎng)絡(luò)的土石壩安全監(jiān)控模型研究[D];西安理工大學(xué);2008年

3 楊國(guó)強(qiáng);葫蘆島市GPS水準(zhǔn)的研究及軟件實(shí)現(xiàn)[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2008年

4 孫明利;堤防和大壩安全監(jiān)測(cè)信息分析評(píng)價(jià)系統(tǒng)研究[D];山東大學(xué);2010年

5 李建偉;基于偏最小二乘回歸的混凝土壩變形監(jiān)控模型研究[D];西安理工大學(xué);2009年


  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(cè)統(tǒng)計(jì)模型研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號(hào):505512

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