对大坝变形情况进行预测,明确大坝的实际状况是保证其长期安全稳定运行的关键之一,目前研究中普遍存在预测精度不足以满足实际需求的问题。为此,将长短时记忆网络(Long and Short-term Memory Network,LSTM)模型引入大坝变形预测的研究...对大坝变形情况进行预测,明确大坝的实际状况是保证其长期安全稳定运行的关键之一,目前研究中普遍存在预测精度不足以满足实际需求的问题。为此,将长短时记忆网络(Long and Short-term Memory Network,LSTM)模型引入大坝变形预测的研究,并利用自适应人工鱼群算法(Adaptive Artificial Fish School Algorithm,AAFSA)对模型的参数进行优化,以实际工程的数据对模型进行了实例验证,并将该模型与LSTM模型的性能进行对比,结果表明,优化后模型的平均绝对误差、平均相对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差以及拟合度分别为0.225 9、0.031 6、0.289 2、0.054 7以及94.51%,即优化后的模型预测精度最高且误差最小,稳定性最好,从而为大坝的安全分析提供了新的借鉴。展开更多
于2010年5月、7月、8月和10月对桑沟湾筏式养鲍区的沉积环境进行现场调查,采用挪威海洋研究所建立的鱼类养殖环境监测系统模型(Modelling-Ongrowing fish farms-Monitoring,MOM system),应用MOM-B着重对鲍养殖区的沉积环境状况进行监测...于2010年5月、7月、8月和10月对桑沟湾筏式养鲍区的沉积环境进行现场调查,采用挪威海洋研究所建立的鱼类养殖环境监测系统模型(Modelling-Ongrowing fish farms-Monitoring,MOM system),应用MOM-B着重对鲍养殖区的沉积环境状况进行监测和评价,由生物、化学和感官指标组组成。生物指标组的结果显示,各站位都有大型底栖动物,鲍养殖区处于1,2或者3等级。根据化学指标组(pH值和氧化还原电位Eh)和感官指标组(颜色、气味、气泡、粘稠度等)的监测结果进行了进一步的评价,结果显示,各站位的pH>7.0,为弱碱性,沉积物都无气泡产生,无臭味或硫化氢气味。鲍养殖区的沉积环境状况整体良好,5月和7月为1级,8月和10月为2级。虽然鲍养殖区目前的沉积环境状况较好,但需要注意的是8月和10月Eh<0,沉积环境已经处于还原状态,可能与鲍养殖压力有关。展开更多
文摘对大坝变形情况进行预测,明确大坝的实际状况是保证其长期安全稳定运行的关键之一,目前研究中普遍存在预测精度不足以满足实际需求的问题。为此,将长短时记忆网络(Long and Short-term Memory Network,LSTM)模型引入大坝变形预测的研究,并利用自适应人工鱼群算法(Adaptive Artificial Fish School Algorithm,AAFSA)对模型的参数进行优化,以实际工程的数据对模型进行了实例验证,并将该模型与LSTM模型的性能进行对比,结果表明,优化后模型的平均绝对误差、平均相对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差以及拟合度分别为0.225 9、0.031 6、0.289 2、0.054 7以及94.51%,即优化后的模型预测精度最高且误差最小,稳定性最好,从而为大坝的安全分析提供了新的借鉴。
文摘于2010年5月、7月、8月和10月对桑沟湾筏式养鲍区的沉积环境进行现场调查,采用挪威海洋研究所建立的鱼类养殖环境监测系统模型(Modelling-Ongrowing fish farms-Monitoring,MOM system),应用MOM-B着重对鲍养殖区的沉积环境状况进行监测和评价,由生物、化学和感官指标组组成。生物指标组的结果显示,各站位都有大型底栖动物,鲍养殖区处于1,2或者3等级。根据化学指标组(pH值和氧化还原电位Eh)和感官指标组(颜色、气味、气泡、粘稠度等)的监测结果进行了进一步的评价,结果显示,各站位的pH>7.0,为弱碱性,沉积物都无气泡产生,无臭味或硫化氢气味。鲍养殖区的沉积环境状况整体良好,5月和7月为1级,8月和10月为2级。虽然鲍养殖区目前的沉积环境状况较好,但需要注意的是8月和10月Eh<0,沉积环境已经处于还原状态,可能与鲍养殖压力有关。