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3D Face Model Technology for Free-Form Deformation and Skin-Color Change 被引量:1
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作者 Fenhua Wang Ningjuan Shi +1 位作者 Xuegang Gao Zhiliang Wang 《通讯和计算机(中英文版)》 2010年第7期10-15,共6页
关键词 三维人脸 模型技术 自由变形 皮肤颜色 颜色变化 三维扫描仪 面部特征 OPENGL
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A deformation measurement method based on surface texture information of rocks and its application
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作者 Yanbo Zhang Xin Han +4 位作者 Peng Liang Xulong Yao Qun Li Guangyuan Yu Qi Wang 《International Journal of Mining Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第9期1117-1130,共14页
Users of the digital image correlation method are faced with the problem of poor operability,low repeatability,and lack of standardized specifications for spraying speckles.To solve the problem,the research proposed a... Users of the digital image correlation method are faced with the problem of poor operability,low repeatability,and lack of standardized specifications for spraying speckles.To solve the problem,the research proposed a rock deformation measurement method that obviates the need to spray speckles.A local binary model was established by using the local binary pattern(LBP)operator based on deep texture features on rock surfaces.The resulting LBP digital speckle pattern can substitute artificial speckle patterns and demonstrates high quality and strong applicability.Based on the LBP digital speckle pattern,the target tracking algorithm was employed to achieve non-contact measurement of the dynamic displacements of rocks.The feasibility and effectiveness of the algorithm in practical application were verified by conducting shear tests on granite and siltstone.Test results show that the deformation characteristics in the displacement nephograms are in line with the measured data pertaining to rock fracturing and conform to the basic characteristics of the shear failure of rocks.The deformation measurement method based on surface texture information can realize non-contact displacement measurement of rocks under conditions without speckles:this obviates the influence of the quality of sprayed speckles on the accuracy of the measurement of deformation. 展开更多
关键词 deformation measurement Texture information Digital speckle Local binary model Target tracking algorithm
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基于激光雷达的隧道轮廓三维点云重构与形变检测研究
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作者 王耀东 苏广思 +1 位作者 方恩权 周伟 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2393-2403,共11页
为实现地铁隧道轮廓全面、高效、精准的数字化检测,提出一种基于三维点云的隧道形变检测方法。该方法通过相对定位算法将激光雷达获取的多周期隧道轮廓点云数据进行数据融合,利用地铁隧道建模算法对融合数据进行处理建立标准隧道轮廓模... 为实现地铁隧道轮廓全面、高效、精准的数字化检测,提出一种基于三维点云的隧道形变检测方法。该方法通过相对定位算法将激光雷达获取的多周期隧道轮廓点云数据进行数据融合,利用地铁隧道建模算法对融合数据进行处理建立标准隧道轮廓模型,根据测量值与模型输出值对比结果完成形变检测。相对定位算法利用转速传感器与激光位移传感器获取的公里标与轨道特征数据实现对地铁隧道轮廓特征数据粗、细校准定位,以解决转速传感器定位误差较大导致的相同位置不同检测周期激光点云数据无法对齐融合的问题。地铁隧道建模算法基于径向基神经网络(RBFNN)对融合后点云数据进行多重训练并不断剔除大误差数据建立隧道普通内壁模型,结合聚类算法对被剔除数据训练建立隧道管线区域模型。研究结果表明:相对定位算法可实现多周期数据融合,相对定位误差小于10 cm;隧道建模算法利用点云数据可建立标准隧道模型实现隧道形变分析,形变分析误差小于10 mm,达到预期效果。 展开更多
关键词 地铁隧道 定位算法 RBF神经网络 隧道模型 形变分析
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一种融合GA和LSTM的边坡变形预测优化网络模型及其应用
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作者 肖海平 王顺辉 +2 位作者 陈兰兰 范永超 万俊辉 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第5期491-496,共6页
考虑到BP神经网络模型忽略边坡监测数据存在的时间相关性,以及LSTM模型由于超参数选择存在主观性而易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)相结合的边坡变形预测模型,以发挥遗传算法全局搜索能力和LSTM预... 考虑到BP神经网络模型忽略边坡监测数据存在的时间相关性,以及LSTM模型由于超参数选择存在主观性而易陷入局部最优等问题,提出一种基于遗传算法和长短期记忆网络(GA-LSTM)相结合的边坡变形预测模型,以发挥遗传算法全局搜索能力和LSTM预测时序数据的优势。以海明矿业露天采场边坡为研究对象,分别采用BP神经网络模型、LSTM网络模型以及GA-LSTM网络模型对边坡监测点GNSS49变形进行预测分析,并对比各模型达到收敛条件的时间。结果表明,GA-LSTM模型与其他模型达到同一收敛条件的时间差异不大,GA-LSTM模型的拟合准确度在0.1~0.2 mm,是LSTM神经网络模型的5~7倍,是BP神经网络模型的10~20倍,具有较高的精度和稳定性,其预测值与实际监测数据基本一致,可为矿山边坡的安全生产、管理以及决策控制提供科学依据。 展开更多
关键词 露天矿边坡 遗传算法 LSTM神经网络 优化网络模型 变形预测
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基于FOA-BP-AdaBoost的大坝变形预测模型及应用
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作者 王凯 李鸳承 +3 位作者 范亚军 何广焕 蒙金龙 赵磊 《红水河》 2024年第2期1-5,共5页
为提升大坝变形监测预测精度,解决变形量受多因素影响等问题,笔者提出了基于果蝇优化算法(FOA)、BP神经网络的AdaBoost强预测组合模型(FOA-BP-AdaBoost),并与BP神经网络模型、FOA-BP神经网络模型应用于工程实例中的预测精度进行多方位... 为提升大坝变形监测预测精度,解决变形量受多因素影响等问题,笔者提出了基于果蝇优化算法(FOA)、BP神经网络的AdaBoost强预测组合模型(FOA-BP-AdaBoost),并与BP神经网络模型、FOA-BP神经网络模型应用于工程实例中的预测精度进行多方位量化对比。结果表明:强预测模型集齐了果蝇算法全局优化、BP神经网络局部寻优和AdaBoost“优中选优”的特点,最大程度优化了预测效果;实例应用证实了FOA-BP-AdaBoost模型在大坝变形预测领域的准确性和有效性。该模型已成功应用于工程实例,可为类似工程提供参考。 展开更多
关键词 大坝 变形监测 FOA-BP-AdaBoost模型 强预测模型 果蝇优化算法 BP神经网络
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基于DPM的自然场景下汉字识别方法 被引量:3
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作者 张伟伟 汤光明 +1 位作者 孙怡峰 李晓利 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第3期957-960,共4页
自然场景下,汉字背景复杂且形态各异,导致传统识别方法中的文本定位与文本矫正过程难以进行。为了避免这些问题,采用物体识别方法中的可变部件模型(DPM)进行识别。该方法将汉字视为物体类,训练其对应的参数模板,然后采用滑动窗口的方法... 自然场景下,汉字背景复杂且形态各异,导致传统识别方法中的文本定位与文本矫正过程难以进行。为了避免这些问题,采用物体识别方法中的可变部件模型(DPM)进行识别。该方法将汉字视为物体类,训练其对应的参数模板,然后采用滑动窗口的方法遍历待检测图片,以判断图片中是否存在目标汉字。实验表明,该方法对简单独体汉字有较好的检测效果,但对于多笔画复杂汉字,由于模型自身结构特点,效果并不明显。 展开更多
关键词 可变部件模型 汉字识别 隐支持向量机 高斯金字塔模型 滑动窗口 HOG描述子
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夹管式真空界面阀设计与通过性模拟研究
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作者 连加俤 陈皇凯 +3 位作者 叶剑元 李根 许静 潘威 《真空科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期229-242,共14页
船舶上的真空排污系统中作为阻隔大气与真空的核心部件真空界面阀,设计一款可靠实用的真空界面阀对整个真空排污系统至关重要。文章设计了一款真空界面阀,利用ANSYS Workbench对橡胶阀芯进行有限元分析,探究压强不同、阀芯结构不同情况... 船舶上的真空排污系统中作为阻隔大气与真空的核心部件真空界面阀,设计一款可靠实用的真空界面阀对整个真空排污系统至关重要。文章设计了一款真空界面阀,利用ANSYS Workbench对橡胶阀芯进行有限元分析,探究压强不同、阀芯结构不同情况下形变量与应力规律,利用DPM粒子模型检测出口粒子所占百分比模拟通过性,得出界面阀的最佳设计参数比例为1.40:1。通过出口粒子呈现正态分布现象,结合粒子轨迹云图、速度云图,分析出口粒子呈现正态分布原因在于直径不同的粒子,质量速度不同,粒子受到重力以及萨夫曼剪切提升力作用不同,解释了出口粒子分布原因。由于阀芯结构导致的形变量不同,使得粒子离壁面的距离不同,因此不同结构模型壁面对粒子的吸收程度也不同,这就使得出口粒子所占百分比不同,由此分析解释了真空界面阀结构不同所导致的阀门通过性差异。 展开更多
关键词 真空界面阀 本构模型 结构变形 dpm 粒子模型 通过性
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基于自适应CtF DPM特征提取的快速行人检测模型 被引量:1
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作者 徐美华 龚露鸣 +1 位作者 郭爱英 殷晓文 《复旦学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期453-461,共9页
针对行人检测系统中存在的难以同时具有较高的检测率和较快的检测速度这一问题,本文提出了一种自适应Coarse-to-Fine Deformable Part Model(CtF DPM)的行人检测模型.首先,将低分辨率根滤波器特征提取得分与阈值进行比较,以确定高分辨... 针对行人检测系统中存在的难以同时具有较高的检测率和较快的检测速度这一问题,本文提出了一种自适应Coarse-to-Fine Deformable Part Model(CtF DPM)的行人检测模型.首先,将低分辨率根滤波器特征提取得分与阈值进行比较,以确定高分辨率部件滤波器的特征提取区域;随后,在同分辨率层中引入同级约束关系,增强同层的特征相关性;最后,将该特征提取与其他多种算法在INRIA数据库中进行检测准确性测试,并与隐式支持向量机(LSVM)结合进行实际道路环境测试.理论性能和实际测试结果表明:基于自适应CtF DPM的行人检测模型在保证检测性能的同时,特征提取时间可降至十几毫秒,显著提高了检测速度. 展开更多
关键词 行人检测 特征提取 CTF dpm 同级约束
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立体库堆垛机运行系统优化研究
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作者 王欣伟 闫明 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第5期111-115,共5页
针对立体库堆垛机的立柱在加减速变化时易出现挠度变形的问题,以单立柱堆垛机为研究对象,基于挠度理论,分析影响立柱产生挠度形变的主要因素;将立柱简化为悬臂梁,推导立柱顶端的摆动方程,并建立Simulink仿真模型;以系统运行效率和稳定... 针对立体库堆垛机的立柱在加减速变化时易出现挠度变形的问题,以单立柱堆垛机为研究对象,基于挠度理论,分析影响立柱产生挠度形变的主要因素;将立柱简化为悬臂梁,推导立柱顶端的摆动方程,并建立Simulink仿真模型;以系统运行效率和稳定性为评价指标,采用遗传算法对堆垛机的速度控制曲线进行多目标优化,并对优化后的速度控制曲线进行仿真分析。研究表明,在堆垛机水平和竖直方向运行到最大距离工况下,优化后的堆垛机运行时间由12.5 s减少至11.621 s,系统的运行效率提升7.03%;最大振幅由5.99 mm减少至5.08 mm,在提高运行效率的前提下,系统的运行稳定性提升了15.2%,降低了堆垛机在运行过程中的挠度形变,验证了优化方法的可行性,可为堆垛机的设计研究提供参考依据。 展开更多
关键词 单立柱堆垛机 挠度形变 摆动方程 仿真模型 遗传算法
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地铁车站深基坑开挖变形智能多步预测方法
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作者 刘俊城 谭勇 张生杰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1108-1117,共10页
为更好预测深基坑开挖期间地下连续墙的侧向位移变形,基于长短期记忆神经网络(LSTM)智能算法理论构建了LSTM多步预测模型.首先对多步预测模型的多输出策略进行论述,其次详细介绍了LSTM多步预测模型的构建方法,并对模型输入集空间维度和... 为更好预测深基坑开挖期间地下连续墙的侧向位移变形,基于长短期记忆神经网络(LSTM)智能算法理论构建了LSTM多步预测模型.首先对多步预测模型的多输出策略进行论述,其次详细介绍了LSTM多步预测模型的构建方法,并对模型输入集空间维度和时间维度两项超参数进行探究,以提高模型的预测准确度.最后依托某富水砂土深基坑工程实例,分析了模型预测值与实际监测值的差异.3个典型监测点的数据分析结果表明LSTM多步预测模型具有较强的泛化能力,相关算法对深基坑开挖变形预测方法的改进优化具有参考价值. 展开更多
关键词 基坑工程 开挖变形预测 长短期记忆神经网络智能算法 多步预测模型
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Geological modeling of coalbed methane reservoirs in the tectonically deformed coal seam group in the Dahebian block,western Guizhou,China
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作者 Yong SHU Shuxun SANG Xiaozhi ZHOU 《Frontiers of Earth Science》 SCIE CSCD 2024年第1期44-67,共24页
The widely spread Carboniferous-Permian coal seam group in southern China has great potential for coalbed methane resources,but the extensively developed tectonically deformed coal seriously restricts its development.... The widely spread Carboniferous-Permian coal seam group in southern China has great potential for coalbed methane resources,but the extensively developed tectonically deformed coal seriously restricts its development.Taking the Dahebian block in western Guizhou as the study area,the geological model of coalbed methane reservoirs in the tectonically deformed coal seam group was established,and the spatial distribution pattern of model parameters was clarified by clustering algorithms and factor analysis.The facies model suggests that the main coal body structures in Nos.1,4,and 7 coal seams are cataclastic coal and granulated coal,whereas the No.11 coal seam is dominated by granulated coal,which has larger thicknesses and spreads more continuously.The in situ permeability of primary undeformed coal,cataclastic coal,granulated coal,and mylonitized coal reservoirs are 0.333 mD,0.931 mD,0.146 mD,and 0.099 mD,respectively,according to the production performance analysis method.The property model constructed by facies-controlled modeling reveals that Nos.1,4,and 7 coal seams have a wider high-permeability area,but the gas content is lower;the high-permeability area in the No.11 coal seam is more limited,but the gas content is higher.The results of the self-organizing map neural network and K-means clustering indicate that the geological model can be divided into 6 clusters,the model parameter characteristics of the 6 clusters are summarized by data analysis in combination with 6 factors extracted by factor analysis,and the application of data analysis results in multi-layer coalbed methane co-development is presented.This study provides ideas for the geological modeling in the tectonically deformed coal seam group and its data analysis. 展开更多
关键词 geological modeling tectonically deformed coal coal seam group clustering algorithm Dahebian block western Guizhou
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基于WCDPM模型的细粒度物体识别
12
作者 杨金福 张高铭 +1 位作者 张强 李明爱 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1023-1030,共8页
针对可变形部件模型(deformable parts model,DPM)同等对待各部件,无法体现不同部件对识别过程的贡献度差异的不足,提出一种权重系数可变形模型(weighted coefficient deformable parts model,WCDPM),对DPM中的各部件赋予权重,强调区分... 针对可变形部件模型(deformable parts model,DPM)同等对待各部件,无法体现不同部件对识别过程的贡献度差异的不足,提出一种权重系数可变形模型(weighted coefficient deformable parts model,WCDPM),对DPM中的各部件赋予权重,强调区分度较高的部件在识别过程的作用,弱化区分度低的部件对识别的影响,提高细粒度识别精度.同时给出了模型的训练过程和权重系数的学习方法.在Airplan OID和Oxford-IIIT Pet两个数据集上进行实验,验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 细粒度识别 权重系数 可变形部件模型(dpm)
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融合显著性DPM在空对地车辆检测中的应用 被引量:3
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作者 彭玮航 刘少鹏 +1 位作者 王轲 丁祝顺 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第1期158-160,共3页
提出一种结合显著性分析和可变形部件模型(DPM)的车辆检测方法,利用频率调谐显著性检测得到显著特征图,结合Top-hat算子实现感兴趣区域的提取,将DPM作为车辆目标检测器。实验结果表明:融合显著特征的DPM在车辆检测应用中可以取得比较好... 提出一种结合显著性分析和可变形部件模型(DPM)的车辆检测方法,利用频率调谐显著性检测得到显著特征图,结合Top-hat算子实现感兴趣区域的提取,将DPM作为车辆目标检测器。实验结果表明:融合显著特征的DPM在车辆检测应用中可以取得比较好的检测效果。 展开更多
关键词 航拍图像 显著性分析 车辆检测 可变形部件模型
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New Method for Solving GPS Deformation Monitoring Information at Single Epoch 被引量:8
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作者 余学祥 徐绍铨 吕传才 《Journal of China University of Mining and Technology》 2003年第2期159-165,共7页
Based on the analyses for the characteristics of high precise GPS defor-mation monitor,according to the spatial relationship among the satellite, base point and monitoring point a new model and its corresponding algor... Based on the analyses for the characteristics of high precise GPS defor-mation monitor,according to the spatial relationship among the satellite, base point and monitoring point a new model and its corresponding algorithm were presented to solve the monitoring point deformation directly at single epoch. In this method the carrier phases is used as the basic observations, and the initial condition is precise baseline vectors obtained in the first period observations between the base point and monitoring point. This model is called the similar single difference model (SSDM). The main error sources effecting the accuracy of deformations were analyzed briefly, the single epoch algorithm of the receiver clock offset was advanced. The numerical results of test data show that the SSDM and the single epoch algorithm of receiver clock offset advanced are reliable and correct. 展开更多
关键词 GPS 信息失真 单差分模型 接收时钟补偿 算法 全球定位系统
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基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形预测方法 被引量:5
15
作者 周兰庭 邓思源 +1 位作者 柳志坤 龚云柱 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期73-80,149,共9页
针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余... 针对混凝土坝变形分析预测的复杂性,应用相空间重构思想和融合建模理念,提出了一种基于SSA-LSTM-GF的混凝土坝变形分析预测方法。SSA-LSTM-GF方法利用奇异谱分析法(SSA)将变形实测数据序列分解为趋势分量、周期分量和剩余分量,并将剩余分量视为噪声分量予以剔除;采用长短期记忆神经网络(LSTM)模型和高斯拟合(GF)算法分别进行周期分量和趋势分量的分析预测,并将二者结果进行叠加重构,得到最终预测结果。实例验证结果表明,SSA可以达到较好的数据分解和消噪效果,LSTM模型针对周期分量的预测性能优越,GF算法能够很好地实现趋势分量的拟合预测和部分信息的挖掘提取,LSTM模型和GF算法的成果重构效果良好,SSA-LSTM-GF方法具有一定的可行性和应用价值。 展开更多
关键词 混凝土坝 变形预测 序列分解 奇异谱分析法 LSTM模型 GF算法
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互反型高维可积Kaup-Newell系统
16
作者 楼森岳 郝夏芝 贾曼 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期32-41,共10页
可积系统研究是物理和数学等学科的重要研究课题.然而,通常的可积系统研究往往被限制在(1+1)维和(2+1)维,其原因是高维可积系统极其稀少.最近,我们发现利用形变术可以从低维可积系统导出大量的高维可积系统.本文利用形变术,将(1+1)维的K... 可积系统研究是物理和数学等学科的重要研究课题.然而,通常的可积系统研究往往被限制在(1+1)维和(2+1)维,其原因是高维可积系统极其稀少.最近,我们发现利用形变术可以从低维可积系统导出大量的高维可积系统.本文利用形变术,将(1+1)维的Kaup-Newell(KN)系统推广到(4+1)维系统.新系统除了包含原来的(1+1)维的KN系统外,还包含三种(1+1)维KN系统的互反形式.模型也包含了许多新的(D+1)维(D≤3)的互反型可积系统.(4+1)维互反型KN系统的Lax可积性和对称可积性也被证明.新的互反型高维KN系统的求解非常困难.本文仅研究(2+1)维互反型导数非线性薛定谔方程的行波解,并给出薛定谔方程孤子解的隐函数表达式. 展开更多
关键词 高维可积模型 Kaup-Newell系统 形变术 行波解
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基于长期气温模拟的混凝土坝变形预测混合模型
17
作者 陈旭东 侯阵阵 郭进军 《人民黄河》 CAS 北大核心 2023年第9期141-146,共6页
混凝土坝变形预测模型通常采用谐波函数模拟温度效应,但没有考虑不同年份坝体温度变化对混凝土坝变形的影响。针对此问题,利用有限元模型(FEM)计算水压分量,利用长期气温序列代替谐波函数计算温度分量。考虑混凝土坝变形过程的非线性特... 混凝土坝变形预测模型通常采用谐波函数模拟温度效应,但没有考虑不同年份坝体温度变化对混凝土坝变形的影响。针对此问题,利用有限元模型(FEM)计算水压分量,利用长期气温序列代替谐波函数计算温度分量。考虑混凝土坝变形过程的非线性特征,引入麻雀搜索算法(SSA)对随机森林回归(RFR)模型的参数进行优化,获取最优参数对混合模型进行训练,最终构建一种基于长期气温进行温度效应模拟的混凝土坝变形预测混合模型。结果表明,相较于RFR变形预测模型和基于统计学回归方法的变形预测模型,采用SSA优化RFR的变形预测混合模型具有更好的拟合效果和预测能力。 展开更多
关键词 混凝土坝 变形 混合模型 温度效应 麻雀搜索算法 随机森林回归
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不同界面计算方法对液滴在电场作用下变形数值模拟精度的影响
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作者 刘强 吴健 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期979-984,共6页
液滴在电场作用下的变形是电流体动力学的基础课题之一,表面张力的计算精度对液滴变形量的模拟结果有重要影响。本文以开源计算流体动力学平台OpenFOAM的VOF模型为框架,研究了MULES和isoAdvector两类界面更新算法与相分数梯度和RDF函数... 液滴在电场作用下的变形是电流体动力学的基础课题之一,表面张力的计算精度对液滴变形量的模拟结果有重要影响。本文以开源计算流体动力学平台OpenFOAM的VOF模型为框架,研究了MULES和isoAdvector两类界面更新算法与相分数梯度和RDF函数两类曲率算法对电场作用下液滴变形模拟精度的影响。研究表明,isoAdvector算法相比MULES算法对网格密度的要求更低,但其耦合相分数梯度算法计算表面张力的误差较高。isoAdvector算法耦合RDF函数算法计算误差较低,并且在使用轴对称网格时,只有该算法能够同时处理液滴平行于电场和垂直于电场方向的变形,得到的数值结果与解析解吻合较好。 展开更多
关键词 电流体动力学 VOF模型 液滴变形 表面张力算法 OPENFOAM
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基于奇异谱分析和改进WOA-BP的大坝变形预测模型 被引量:4
19
作者 王浩然 钮新强 +2 位作者 徐利福 颜天佑 朱延涛 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2023年第11期136-145,共10页
变形是大坝安全性态的综合反映,建立其与环境量的可靠关系模型对保障大坝长效服役具有重要意义。现有预测模型易受数据集噪声和结构参数的影响,陷入局部极值或过拟合。为提高大坝变形预测的精度和泛化能力,本文提出了一种基于奇异谱分析... 变形是大坝安全性态的综合反映,建立其与环境量的可靠关系模型对保障大坝长效服役具有重要意义。现有预测模型易受数据集噪声和结构参数的影响,陷入局部极值或过拟合。为提高大坝变形预测的精度和泛化能力,本文提出了一种基于奇异谱分析(SSA)和改进鲸鱼优化算法(IWOA)的BP神经网络大坝变形预测方法。该方法利用SSA筛除数据噪声信息,提取大坝变形时间序列的特征分量;之后利用IWOA优化的BP神经网络挖掘去噪后数据和环境量之间的复杂非线性关系。以白莲崖拱坝为例并与传统优化算法对比分析,结果表明奇异谱分析可以有效剔除原始资料中的异常值,通过IWOA优化后BP神经网络具有更高的预测精度和稳定性,为大坝变形监测数据分析与预测提供了一种新的可行方法。 展开更多
关键词 大坝变形预测模型 奇异谱分析 鲸鱼优化算法 强化寻优策略
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大坝变形预测的最优因子长短期记忆网络模型 被引量:5
20
作者 罗璐 李志 张启灵 《水力发电学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期24-35,共12页
面对海量的大坝安全监测数据,快速合理地确定大坝变形预测模型的变量因子能够有效提高模型预测的效率和精度。为此,本文提出一种基于最小绝对值收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operation,LASSO)变量选择和长短... 面对海量的大坝安全监测数据,快速合理地确定大坝变形预测模型的变量因子能够有效提高模型预测的效率和精度。为此,本文提出一种基于最小绝对值收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operation,LASSO)变量选择和长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的大坝变形预测模型。首先,通过大坝变形机理分析确定影响大坝变形的相关影响因子集。然后,通过LASSO算法剔除不显著的因子,筛选出最优影响因子作为模型输入变量,并利用LSTM网络建立大坝变形预测模型。最后,以皂市水利枢纽工程的碾压混凝土重力坝为例,对本文方法进行了验证和讨论。结果表明,本文方法具有较高的预测精度,其平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)与均方根误差(RMSE)均相对较小;与常规预测模型相比,基于LASSO算法的变量选择使模型建立过程更加简单高效,有利于海量监测数据的处理分析。 展开更多
关键词 大坝变形 变量选择 最小绝对值收缩和选择算子算法 长短期记忆 预测模型
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