基于MATLAB的Elman神经网络在大坝位移预测中的应用

根据MATLAB的Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,提出了一种利用Elman神经网络建立大坝位移预报模型的方法。通过实例比较Elman模型与BP模型的预测效果,结果表明,所建立Elman神经网络模型不仅收敛速度快,且其预测精度高于BP网络模型。利用MATLAB神经网络工具箱能使工作者从繁琐的编程中解脱出来,有效的提高工作效率。

基于遗传算法的Elman神经网络模型在大坝位移预测中的应用

针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足,结合遗传算法(GA)的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点,建立了GA-Elman神经网络模型。与Elman神经网络模型相比,GA-Elman神经网络模型在预测大坝变形时具有全局收敛的特点,可以克服Elman神经网络容易陷入局部极小的缺陷。将该模型用于预测某水电站大坝实测变形数据,表明GA-Elman神经网络模型的预测精度高,在大坝位移预测中具备实用性。

偏最小二乘-马尔科夫模型在大坝位移预测中的应用

为克服大坝位移预测回归模型中,选取因子的多重相关性对回归方程的影响,同时考虑到位移的波动性对残差的影响,提出一种偏最小二乘-马尔科夫链大坝位移预测模型.偏最小二乘法能够有效解决多重相关性的问题,马尔科夫链具有适应数据波动的优点,两种方法相结合发挥各自优势,以进一步提高单一偏最小二乘回归的预测能力.工程实例的分析表明,该模型能够有效提高预测精度.

GM(1,1)改进模型在大坝位移预测中的应用

针对传统GM(1,1)模型的不足,分别从提高原始序列的光滑度、优化时间响应函数两个方面对其进行了改进,对模型进行残差检验和后验差检验,并建立一种新的GM(1,1)模型,将改进了的模型应用于大坝位移预测中,结果显示:新的GM(1,1)模型拟合预测精度明显高于传统模型。

基于深度学习的双阶段大坝变形预测模型

为提高大坝位移预测的准确性,提出了一种新颖的基于深度学习的综合预测方法。首先引入了一种基于完全集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)的多级数据降噪技术。这能有效地消除监测数据中的噪声和异常值,提高数据质量,为后续预测提供更合理的大坝变形数据。随后构建基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的深度学习模型。采用CNN从监测数据中提取丰富的特征,利用GRU来捕获和处理时间序列数据中的长期依赖关系。为了增强模型的表现,引入了自注意力机制,以帮助模型更好地处理和识别数据中的复杂模式。通过与其他预测方法的比较,实验结果表明,该方法在大坝位移预测的准确性和稳定性方面相较于其他方法有显著的提升,能够为大坝变形监控领域提供新方法。