【摘要】：引水工程是調(diào)動水資源解決地域性缺水的重要工程,在水資源分配過程中起到戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性和全局性作用。引水工程受跨越的空間和所處環(huán)境的影響,在渠道內(nèi)部存在許多的安全隱患。渠道水體通過透水巖土帶大量滲漏時,將會使渠道邊坡遭到滲透破壞,引起塌滑和潰決,從而導(dǎo)致邊坡失穩(wěn)影響引水工程的供水效益。因此,對引水工程進行安全監(jiān)控,及時準(zhǔn)確地掌握引水工程工作狀態(tài)具有重要的實際意義。對引水工程滲壓展開監(jiān)測和預(yù)測工作,需根據(jù)引水工程所處環(huán)境不同及自身的特點,考慮影響滲壓的因素,建立能反映實際滲壓情況的滲壓預(yù)測模型,保障引水工程的安全穩(wěn)定。飛蛾捕焰優(yōu)化(MFO)算法是具有較大發(fā)展?jié)摿Φ男滦椭悄軆?yōu)化算法,具有實現(xiàn)簡單、收斂精度高等特點。本文采用MFO算法結(jié)合縱橫交叉算法和混沌算子對該算法進行改進形成縱橫交叉飛蛾捕焰(CCMFO)算法。根據(jù)引水工程滲流產(chǎn)生的基本原理,確定水位、溫度、時效和降雨為滲流的四個影響因素。以滲壓監(jiān)測的多元回歸模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),構(gòu)建多元回歸和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滲壓預(yù)測模型,采用CCMFO算法對回歸模型系數(shù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型權(quán)值閾值的更新方式進行優(yōu)化。將CCMFO算法優(yōu)化的滲壓預(yù)測模型與原模型進行對比分析,結(jié)果表明與傳統(tǒng)回歸模型相比,CCMFO-回歸滲壓監(jiān)測模型提高了滲壓擬合和預(yù)測精度,達到了更好的滲壓預(yù)測效果;和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比,CCMFO-BP滲壓監(jiān)測模型在迭代速度和收斂精度上均取得更好的效果,達到了提高模型擬合精度增強模型預(yù)測能力的目的。CCMFO算法提高了2種滲壓監(jiān)測模型的擬合效果和預(yù)測精度,并為類似工程的監(jiān)測數(shù)據(jù)分析提供了一種可行的方法。
【圖文】：

的擬合精度、預(yù)測效果等方數(shù)學(xué)規(guī)劃方法更大的優(yōu)勢。lame Optimization，MFO)算智能仿生算法，模仿飛蛾夜在搜索空間內(nèi)不斷逼近最度和收斂速度等方面均表現(xiàn)庫優(yōu)化調(diào)度[55]中得到應(yīng)用，，與蝴蝶家族非常相似，們在夜間的特殊導(dǎo)航方法飛行方向，因為月亮距離行角度前進，就能夠保證助月光判斷飛行方向的方圖 3.1 所示。

圖 3. 2 飛蛾捕焰模型Fig 3.2 Moth flame trap model 中可以看出，飛蛾最終向人造光源處收斂。法實現(xiàn)過程法借鑒了飛蛾捕捉火焰的基本原理，用對數(shù)螺線函數(shù)模徑，以達到在搜索空間內(nèi)尋找到最優(yōu)解的目的。飛蛾捕強，且易于編程，能在多維運算尋優(yōu)中以較少的迭代次于多因素的滲壓預(yù)測問題的求解，可以有效地解決引水優(yōu)問題，防止算法陷入局部最優(yōu)，最終得到各個維度的優(yōu)化算法的運行過程如下：化[57]。由于實際觀測得到的水位、溫度和滲壓等數(shù)據(jù)的在應(yīng)用 MFO 算法對滲壓監(jiān)測數(shù)據(jù)進行建模前，需要對是一種基本的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式，滲壓實測數(shù)據(jù)經(jīng)過變換。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TV67;TV698.1

【參考文獻】

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本文編號：2600419