基于人工神经网络的土石坝沉降模型

针对在某些工程实际中统计模型较难精确反映土石坝受多种复杂因素影响引起的沉降变化规律 ,研究了一种基于人工神经网络的土石坝沉降模型 ,用于对土石坝沉降的拟合和预测 ,应用结果表明 ,神经网络模型较好地发挥了神经网络的非线性映射能力 。

改进的遗传算法在土石坝沉降预测中的应用

运用遗传算法基本原理,以时效量作为基本影响因子,建立了土石坝沉降的遗传算法模型.在建模过程中,为保证提高搜索效率和模型精度,对基本遗传算法加以改进.决策变量采用浮点数编码;采用最优保存策略;采用算术交叉算子;采用均匀变异算子.同时从优化模型和土石坝沉降规律出发确定决策变量的定义域,减小搜索范围以提高搜索效率.陆浑水库的应用实例资料表明,模型合理,具有较好的精度,可为土石坝沉降分析提供一条新的途径.

基于人工神经网络的土石坝沉降组合模型

影响土石坝沉降的主要因素是时效变形,目前常用的统计模型中时效分量主要采用指数模型和对数模型,但在某些工程实际中两子模型的拟合值与实测值偏差较大。文中在统计子模型基础上研究了一种基于人工神经网络的土石坝沉降组合模型,用于对土石坝沉降的拟合和预测,并给出实例。结果表明,组合模型较好地发挥了神经网络的非线性映射能力,并比统计子模型的拟合效果好。

土石坝沉降的预测灰色模型

本文将灰色系统理论应用到土石坝沉降资料分析中，通过新陈代谢方法与GM（2，1）模型相结合建立了灰色预测模型。该模型的可行性与合理性在铁山水库土坝的实际应用中得到了验证。

神经网络在土石坝沉降变形分析中的应用

基于神经网络理论和反向传播算法,建立了土石坝沉降变形预测分析人工神经网络模型,并借助Matlab语言进行程序设计,实现神经网络计算。结合某土石坝工程坝顶沉降实测数据,对模型进行学习训练,并利用神经网络模型进行沉降变形预测。验证表明,预测值与实测值有较好的一致性,同时也说明作为非线性科学一个分支的神经网络,由于其能以较高的精度逼近任意非线性函数,在土石坝变形分析上显示出较强的实用价值和优越性。

灰理论在土石坝沉降分析中的应用

土石坝沉降主要是时效变形,一般采用回归模型进行分析。针对土石坝沉降的特点,引入了能反映工程动态变化的灰理论模型,介绍了灰理论的基本原理和灰建模的求解过程。结合陆浑水库实测沉降资料进行了分析,结果表明所建立的模型精度高,能反映沉降的最新变化趋势。

基于长短期记忆网络的黄河小浪底水库高斜心墙堆石坝沉降预测模型及其预测精度分析

针对黄河小浪底水库高斜心墙堆石坝沉降预测精度低,无法准确反映大坝运行性态等问题,基于黄河小浪底水利枢纽主坝沉降监测数据,引入长短期记忆网络(LSTM)方法建立高斜心墙堆石坝沉降预测模型对主坝沉降进行预测,并对不同损失函数下模型优化过程进行分析,最终选定平均绝对误差作为损失函数。预测结果表明,LSTM方法各项指标结果均优于随机森林算法和BP神经网络算法,可实现高精度预测大坝运行性态,具有较高实用性,可为水库大坝沉降预测及工程运行管理提供借鉴和参考。

对土石坝建设中几个问题的看法

本文对土石坝的沉降、坝体反滤层的控制指标、压实度的控制等进行了探讨,并对大坝安全自动化监测的设计、组成和应用进行介绍。