基于灰色神经网络-加权马尔可夫链的大坝变形监控模型及预报研究

发布时间：2017-10-12 01:42

本文关键词：基于灰色神经网络-加权马尔可夫链的大坝变形监控模型及预报研究

【摘要】：大坝蓄水初期监测资料有限且波动性大,坝体结构处于适应变形的危险阶段。基于这种情况,结合灰色理论、神经网络和加权马尔可夫链理论的优点,构建灰色神经网络-加权马尔可夫链的大坝变形监控模型并对某碾压混凝土坝蓄水初期水平位移进行预测。结果表明,该模型解决了样本数据少、波动性大的问题,拟合效果较好,预测精度较高。
【作者单位】：河海大学水利水电学院;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;
【关键词】： 灰色神经网络 加权马尔可夫链 少数据预测 变形预测
【基金】：国家自然科学基金重点项目(51139001) 高等学校博士学科点专项科研基金(20130094110010) 病险坝除险加固效应多源多尺度跟踪监控与评析(51179066)
【分类号】：TV698.11
【正文快照】： 1研究背景近些年建成或在建的大坝规模越来越大,如二滩、向家坝、锦屏一级、溪洛渡等[1]。因此,建立大坝安全自动化监测系统,分析变形规律及时进行预报至关重要。许多学者对此进行了研究:杨杰等[2]利用误差逆传播算法的BP神经网络模型对大坝位移监测数据进行拟合及预报研究;何

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