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大坝变形预报的神经网络极限学习方法 总被引:1,自引:0,他引:1
范千 《江南大学学报(自然科学版)》2011,10(4):435-438
针对大坝变形具有强非线性的特点以及在采用传统BP神经网络模型进行预报时存在学习速度慢、易陷入局部极小等问题,提出将极限学习机(ELM)方法用于大坝变形预报。该方法不仅可以简化网络参数选择过程,而且可以明显提高网络的训练速度,并具有良好的泛化性能。工程实例结果分析表明了ELM方法应用于大坝变形预报具有可行性和有效性。 相似文献
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遗传算法在建立大坝变形监控模型中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在以逐步回归法初步建立回归模型的基础上,用改进的遗传算法对模型的回归系数进行重新评估,并建立新的大坝安全监控模型。以李家峡拱坝作为工程实例,对大坝实测变形资料进行了计算分析,证明此法的可行性。 相似文献
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315.
结合工程质量控制实例,分析了休哈特形控制图在分析,判定质量状况过程中可能会遇到的问题,并指出它的局限性。在此基础上,提出动态质量控制的另一种方法即V形控制图,系统地研究了V形控制图的原理,建立起质量判定准则。经过工程实例计算。,不难看出,V形控制图用于动态质量控制具有实际应用价值,它能较好地克服休哈特控制图的某些局限性。 相似文献
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针对高混凝土坝空间变形预警能力的不足,提出了能度量高混凝土坝整体变形性态的合理表达式,在此基础上,拟定了空间场整体变形熵预警指标.首先,用概率法定义了各变形监测点的有序度和无序度.然后,用投影追踪法研究了各空间测点的权重分布.之后,根据空间场协同有序演变的特点,应用各测点的有序度序列值和权重分布值,构建了能描述混凝土坝整体有序性的空间场整体变形熵表达式.最后,根据计算得到的变形熵序列值,应用小概率法计算了变形熵预警指标.实例分析表明,大坝整体变形熵的变化规律与环境量及挠曲线变化规律相吻合,说明变形熵的表达式是合理的,同时,变形熵预警指标的拟定将有助于提高高混凝土坝的预警能力和安全管理水平. 相似文献
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介绍了石板水电站大坝变形监测的设计与实施情况,并根据监测结果了全面分析,分析结果表明,该大坝的运行是稳定的,可靠的。 相似文献
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