本文選題：大壩 + 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《東華理工大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：大壩建造工程根據(jù)其建造的水文、地理、地址條件及其自身的建筑特性,可知大壩工程是一項(xiàng)非常復(fù)雜的工程,并且容易受到外界環(huán)境因素的影響,這就使得大壩工程在服務(wù)于社會(huì)的同時(shí)就存在著一定的安全隱患。所以對(duì)于大壩工程這樣的水工建筑來(lái)說(shuō),安全防范和安全監(jiān)測(cè)工作越來(lái)越受到大家的重視。目前,大壩安全監(jiān)測(cè)的方法眾多,主要都是對(duì)大壩進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),通過(guò)大量的監(jiān)測(cè)變形數(shù)據(jù),來(lái)分析和判定大壩的安全運(yùn)行狀況。其中在大壩變形預(yù)測(cè)方面的研究方法通常都只是單一的預(yù)測(cè)模型,經(jīng)過(guò)大量試驗(yàn)研究表明單一的大壩形變預(yù)測(cè)模型有著很大的缺陷和不足,而且預(yù)測(cè)的結(jié)果存在很大的差異,所以可靠性和穩(wěn)定性都不高。本文通過(guò)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大壩變形中的應(yīng)用進(jìn)行發(fā)散式研究,并通過(guò)大量試驗(yàn)研究論證出了單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大壩變形預(yù)測(cè)時(shí)存在許多的不足和缺陷。針對(duì)其在預(yù)測(cè)過(guò)程中的這些缺陷和不足,提出了一種新的思路,就是將有著很強(qiáng)尋優(yōu)特性的智能粒子群算法用來(lái)優(yōu)化單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其設(shè)計(jì)路線就是采用粒子群算法來(lái)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,從而不僅可以優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),也可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率。然后,再?gòu)牧Ｗ尤核惴ǖ幕纠碚摮霭l(fā),改進(jìn)粒子群的尋優(yōu)性能。針對(duì)前人提出的的粒子群算法在尋優(yōu)過(guò)程中存在早熟收斂的問(wèn)題,因此本文在經(jīng)典粒子群算法中引入一個(gè)自適應(yīng)變異操作,來(lái)避免粒子出現(xiàn)早熟收斂而陷入局部極小值的問(wèn)題。而且在粒子的初始位置和速度加入一個(gè)隨機(jī)性,這樣可以提高粒子在搜索前期全局性,也可以提高粒子的全局搜索能力。經(jīng)過(guò)以上改進(jìn)操作后可以大大提高粒子群優(yōu)化算法的優(yōu)化效率。最后,將這種改進(jìn)后的粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型應(yīng)用到工程實(shí)踐中,通過(guò)試驗(yàn)研究表明該模型在大壩的變形預(yù)測(cè)中起到了不錯(cuò)的效果,并且可以將該模型應(yīng)用在大壩工程的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析和預(yù)報(bào)中。
[Abstract]:Based on the hydrology , geography , address conditions and its own building characteristics of the dam construction , it is known that the dam project is a very complex project and is easy to be influenced by external environmental factors .
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TV698.11

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本文編號(hào)：1978611