考虑时间影响的神经网络组合模型对心墙堆石坝变形的预测研究

发布时间：2017-06-20 16:12

  本文关键词：考虑时间影响的神经网络组合模型对心墙堆石坝变形的预测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大坝变形通常是由于多种复杂耦合因素而致,并且是具有高度的灰色性和模糊性的不确定性系统。由于多因素影响下的大坝变形问题没有确定性数学物理关系公式解决,而组合模型能够充分利用各子模型的有用信息,较单一模型更能够反映大坝变形的复杂性和不确定性,是更为科学预测分析大坝变形的方法。目前国内外学者缺乏对于大坝变形的组合预测模型的研究并且没有考虑时间因素对组合模型权重影响;针对此问题,本文以灰色模糊模型(ANFIS-GM模型)和遗传神经网络模型(GA-BP模型)作为子模型,采用考虑时间影响的神经网络模型作为组合模型权重的求解方法,对大坝变形进行预测。通过西南某心墙堆石坝的实例分析表明:该模型能综合其子模型的优势,获得更高的精度,同时也比未考虑时间影响的最小误差平方和组合模型具有更高的精度,它比最小预测误差平方和组合模型精度平均高10.50 mm。
【作者单位】： 天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室;
【关键词】： 心墙堆石坝 大坝变形 ANFIS-GM模型 GA-BP模型 考虑时间影响的神经网络组合模型
【基金】：国家自然科学基金(51321065;51439005;51409188)
【分类号】：TV698.11
【正文快照】： 0引言大型水电站对防洪、改善航运、促进经济发展等方面起着重大作用,但其一旦失事则会带来巨大的灾难。因此分析大坝的安全监测数据有着重大意义,它是监控大坝的基本性状、保证大坝安全的重要手段[1]。大坝变形是大坝安全控制的重要指标,其变形通常是由于多种因素耦合作用而

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