大坝观测资料分析的组合模型及其应用

在分析已有组合模型的基础上,利用变权组合模型、基于BP神经网络的非线性组合模型方法,对大坝观测资料建立组合模型,并给出一个示例。示例表明,变权组合模型和基于BP神经网络的非线性组合模型是可行的,具有一定的使用价值。     

最优加权组合预测模型在大坝变形监测中的应用

探讨最优的大坝变形预测模型,为大坝安全运行提供依据。建立基于多元线性回归、时间序列、BP神经网络3个单项模型的一般组合及最优加权组合预测模型。并采用相关性系数、均方根误差对各模型预测精度进行检验。通过对水布垭面板堆石坝坝体沉降进行预测,其结果表明BP神经网络模型和最优加权组合模型的预测精度都比较高,均适用于该工程的变形预测,尤其是ARMA-BP加权组合预测模型,计算便捷,预测精度较高,可供同类工程借鉴使用。     

基于BP网络和RBF网络的河道浅滩演变预测模型

利用神经网络BP理论在处理非线性问题上的优势，在分析影响河道浅滩演变因素的基础上，建立了基于MATLAB的河道浅滩演变BP网络模型，实例结果表明，利用BP网络和RBF网络模型对浅滩变化进行预测是可行的，具有很好的应用价值，为河道浅滩演变预测研究提供了新方法。     

自适应遗传算法优化管网状态估计神经网络模型

针对遗传算法收敛速度慢、传统BP算法易收敛于局部最优以及网络结构难以确定等问题，引进自适应遗传算法优化网络的权阈值以搜寻网络最优拓扑结构，并利用自适应遗传算法优化该网络的权阈值，建立基于改进BP网络的宏观管网状态模型．实例分析表明，改进模型具有较高的预测精度。     

变形预测的一种最优线性组合模型

介绍了灰色GM(1,1)、时间序列和非线性组合模型的基本概念,讨论了最优线性组合模型的定义及其权系数的求解方法。结合某大坝变形监测数据,建立了基于灰色与时间序列的非线性组合模型和最优线性组合模型,以及基于灰色、时间序列与非线性组合的最优线性组合模型,并把这3种组合模型的预测结果与GM(1,1)、时间序列模型进行比较。结果表明,融合GM(1,1)、时间序列与非线性灰色时间序列组合的最优线性组合模型的预测效果明显好于另两种模型,其预测误差小于1 mm。     

BP神经网络投标模型在水利工程投标评估中的应用

针对水利工程投标决策过程中的复杂非线性问题,基于BP神经网络理论探索构建水利工程BP神经网络投标评估模型,同时建立水利工程投标决策评估指标体系。应用实例表明,水利工程BP神经网络投标评估模型对于水利工程投标决策具有较强的适用性。研究可为水利工程投标决策提供参考借鉴。     

花授粉算法-BP神经网络模型及其在月径流预报中的应用

通过5个典型高维函数对一种新型群智能优化算法——花授粉算法(FPA)进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法进行对比分析。针对BP神经网络初始权值、阈值参数难以确定的不足,利用FPA算法优化BP神经网络初始权值和阈值,提出FPA-BP预报模型,以清水江水文站12月月平均流量预报为例进行实例研究。结果表明:1FPA算法收敛精度优于PSO算法,具有较好的收敛速度和全局寻优能力;2FPA-BP模型对实例2001—2005年月平均流量预报的平均相对误差绝对值为2.38%(5次平均),预报精度优于PSO-BP、BP模型。利用FPA算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,有效提高了BP神经网络的预报精度和泛化能力,且拓展了BP神经网络初始权值、阈值的优化方法,为相关预报研究提供了参考。     

基于机器学习的跨海管道泄漏位置预测模型

为解决跨海管道泄漏位置定位问题,利用EPANET 软件对海底管道泄漏探测进行建模,采用BP 神经网络模型和经K-CV 改进的SVR 模型进行泄漏位置预测。对BP 神经网络的隐含层数和学习函数进行优化和选择,使用K-CV 方法对SVR 算法的惩罚系数c 和核函数参数g 进行最优组合探寻。利用EPANET 软件建模数据形成训练集,随机选取测试集进行预测,同时使用均方根误差和相关系数对预测结果进行评价。实例验证结果表明:K-CV 方法能够有效提高SVR 模型预测精度;与水力学稳态方程相比,BP 神经网络模型在泄露位置预测问题中应用范围更广、预测精度更高。     

自适应BP神经网络在边坡稳定性预测中的应用

边坡工程是一个动态开放、非线性的复杂系统,应用传统的分析方法往往难以确切描述其非线性特性,采用学习率自适应调整和动量法,对BP神经网络存在易陷入局部极小值、收敛速度慢、对神经元个数依赖性大等缺点进行改进,建立了(6-13-2)结构的自适应BP神经网络模型。边坡预测实例表明:自适应BP神经网络的预测精度高于标准BP神经网络;改进后的BP神经网络提高了网络的训练速度,节省了时间,提高了计算精度。     

大坝安全监测预报中的门限双线性模型

提出了门限双线性模型以及一套基于自相关系数图、点值图和遗传算法的建模方案.通过实例,将门限双线性模型与神经网络可变权组合预测模型、门限自回归模型和双线性模型进行了对比分析,得出结论:门限双线性模型的预测精度和拟合精度以及稳定性均比神经网络可变权组合预测模型、门限自回归模型、双线性模型要高;门限双线性模型的内在思想组合要比组合预测模型外在结果组合更优秀;建模方案简便实用.