基于刚度相关与体积相关的堆石体密度反演方法对比研究

针对附加质量法测定堆石体密度的反演过程中相关法在关联参数上的选择问题,以梨园面板堆石坝的附加质量法实测结果为例,根据刚度相关与体积相关的理论模型,分别计算了基于两种相关方式下的堆石体密度反演值,并分析和比较了其相关方式、回归性能及反演误差。结果表明,不同相关方式的反演差异将主要体现于参数的回归性能,体积相关的回归性能明显优于刚度相关,刚度相关在密度的反演误差上小于体积相关。     

基于小波神经网络的福利院滑坡深部位移预测研究

针对滑坡位移监测较为复杂的问题,基于福利院滑坡处水文地质工程地质条件,将BP小波神经网络预测模型引入滑坡变形监测预报中,预测了福利院滑坡变形趋势,并与BP神经网络的预测结果做了比较.结果表明,BP小波神经网络预测结果明显优于Bp神经网络,且训练次数大幅减少、自适应能力强、预测精度高.     

基于BP神经网络的土石坝地震震害预测

影响强震区土石坝震害的因素复杂,各影响因素也可能存在相互关联现象,两两之间为多模态且带噪声的非线性关系.利用人工神经网络具有高度容错、自学习、自组织分析复杂非线性问题的特点,结合40组国内外土石坝样本建立BP神经网络对其历史震害进行训练,使得土石坝震害与其影响因素之间的非线性关系得到较好的映射,进而建立基于BP神经网络的土石坝震害等级预测模型.实例验证表明,该BP网络能够对土石坝震害进行有效预测.     

基于Sine-SSA-BP神经网络模型的风机叶根载荷预测

针对风机叶根载荷影响因素复杂、计算量大、非线性和强耦合,采用传统数理分析方法难以建模的问题。文章首先分析了叶根载荷的主要影响因素,并结合多元回归模型建立载荷预测模型;然后采用Bladed对2MW风机实验所得仿真数据划分训练数据集和测试数据集,并利用所得数据对Sine混沌映射改进麻雀算法优化的BP神经网络（Sine-SSA-BP）预测模型进行训练,使用训练后的模型进行叶根载荷预测;最后将预测结果与测试数据、BP神经网络预测模型和极限学习机（ELM）预测模型的预测结果进行对比分析。结果表明,Sine-SSA-BP预测模型性能更佳,预测精度更高,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于CM-AFSA-BP神经网络的土石坝渗流压力预测

针对经典BP神经网络训练效率低、易陷入局部极值等缺点,利用云模型对传统人工鱼群算法(AFSA)进行改进,并采用改进后的云人工鱼群算法(CM-AFSA)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构建基于CM-AFSA-BP神经网络的预测模型。以某土石坝测压管水位为指标,利用CM-AFSA-BP神经网络预测模型对其渗流压力进行预测,并与同结构的经典BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,CM-AFSA-BP神经网络模型在训练速度和预测精度上明显更优,在土石坝渗流压力预测和分析方面具有较好的适应性。     

基于BP神经网络模型的河道洪水反向演算研究

河道洪水反向演算在河库联合调度和推求设计洪水的区间组成等方面具有重要意义,直接使用传统的马斯京根法反演效果较差。基于河道上下断面洪水的非线性关系,采用BP神经网络模型训练历史洪水,并用训练得到的网络对下游洪水进行反演。实例应用结果表明,该模型反演结果与实际洪水过程更为接近,具有一定的精度和实用性。     

基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测

分析了影响光伏发电出力的主要因素,建立了基于BP神经网络的光伏发电短期出力预测模型。利用光伏电站的出力数据和气象数据对BP神经网络进行训练,根据光伏出力影响因素的分析,将不同日类型的日发电功率数据进行处理,将其映射为日类型指数作为神经网络训练、预测的输入。文章建立的预测模型可以对不同天气类型下一天各时段的出力进行预测,预测结果与实测值的比较结果表明,该模型有比较准确的预测能力和较强的适用性。     

基于ACC-RBF的水布垭面板堆石坝参数反演分析

蚁群聚类径向基函数(ACC-RBF)神经网络是将蚁群聚类算法和径向基函数神经网络组合运用的一种新型神经网络模型,把该网络用于水布垭高面板坝堆石体的多参数反演问题,在室内试验参数的基础上用有限元计算获得学习样本,采用该网络对坝体堆石料的邓肯E-B模型参数进行反演分析,用反演所得参数结合三维非线性有限元计算坝体应力变形,并...     

基于免疫算法优化的GA-BP网络在围岩参数反分析中的应用

针对传统BP神经网络、遗传算法在反分析应用过程中存在的问题,将基于免疫算法优化的遗传算法与BP神经网络结合起来,构建了具有更快的收敛速度和更强的全局搜索性能的GA-BP网络,根据某抽水蓄能电站地下洞室的开挖和埋深特点,选取弹性模量和侧压力系数为待反演参数并设定取值范围,以设定的反演参数值和有限元计算得出的洞室理论位移为训练样本,利用GA-BP网络训练此样本,得到洞室位移值与洞室物理力学参数之间的关系,将实测位移值输入训练好的GA-BP网络中获得参数的反演值,通过反演值计算出不同监测断面的位移值,从而验证了GA-BP网络在参数反分析中应用的准确性。     

基于EEMD和BP神经网络的短期光伏功率预测模型

摘要： 为了实现对并网型光伏电站调度,提出了一种基于集合经验模态能分解（EEMD）与BP神经网络的短期光伏出力的组合预测模型。利用集合经验模态分解将光伏出力序列分解,得到本征模函数分量IMF和剩余分量Res,降低序列的非平稳性。采用游程检验法优化因IMF分量数量多造成的建模过程复杂的问题,针对优化后的分量分别建立相应的BP神经网络预测模型。利用该方法对额定容量为40 kW的光伏系统进行预测,并与EMD-BP神经网络和传统的BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,所提出的方法有效地提高了预测精度。     

小生境蚁群-BP神经网络在大坝变形监测中的应用

针对BP神经网络在大坝监测数据预测模型中后期预测精度不高的问题,基于小生境蚁群算法的智能搜索能力和强鲁棒性、BP神经网络对大量的输入-输出模式的非线性映射关系的学习存贮能力,将两种方法结合,用小生境蚁群算法优化BP神经网络的建模方法建立了水平位移观测数据的预测模型,并与ACA-BP神经网络和传统BP神经网络进行了对比分析。结果表明,本文方法可加快BP神经网络收敛速度、增强局部搜索能力,具有更高的预测精度。     

基于KG-BP神经网络在秦淮河洪水水位预测中的应用

为了提高BP神经网络模型的预测精度,提出了一种基于KNN算法及GA算法优化的BP神经网络的水位预测方法(KG-BP),即通过KNN邻近算法从全样本数据中剔除与待测点相关度较低的样本集,并允许保留K个"优质"训练数据集;将筛选出的"优质"训练数据集代入GA算法中实现初始权阈值的优化;再将"优质"的样本和初始权阈值代入BP模型中进行训练。将该预测方法应用于东山站水位实际预测中,并与BP模型、GA-BP模型的预测结果进行对比分析,验证了KG-BP模型具有较高的预测精度。     

ABC BP模型在混凝土双曲拱坝变形监控中的应用

因大坝变形具有很强的非线性、随机性,致使预测困难,将人工蜂群算法(ABC)与BP神经网络相结合,利用人工蜂群算法具有强全局优化能力、强鲁棒性等优点,克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点,建立ABC BP、BP神经网络大坝变形预测模型对小湾大坝变形监测数据进行预测。结果表明,与单纯的BP神经网络预测模型相比,ABC BP算法提高了大坝变形预报的精度,加快了网络的收敛速度,能更高效准确地进行大坝变形监控预报。     

基于灰色关联分析的GA-BP网络需水预测模型研究

针对城市需水预测涉及因素众多、不同地区影响因子不尽相同且多寡不一及影响因子的选择直接决定需水量预测的结果与实际是否相符等问题,提出了灰色关联分析法、遗传算法和BP神经网络相结合的需水预测模型,并以南京市为例,通过灰色关联分析法筛选出主要影响因素,采用遗传算法优化BP神经网络,构建基于灰色关联分析的GA-BP神经网络需水预测模型。实例应用结果表明,该模型用于需水预测能够比较全面地考虑需水量影响因子,与传统BP网络相比,GA-BP网络预测精度更高,训练速度更快,可作为资料时间序列较短情况下一种较好的需水预测方法。     

基于PSO-BP神经网络的短期光伏系统发电预测

对光伏发电影响因素进行了分析,建立了粒子群算法优化的前向神经网络光伏系统发电预测模型。该模型利用了粒子群算法来优化神经网络内部连接权值和阈值,兼具粒子群和BP神经模型的优点,具有较好的收敛速度,泛化性能与预测精度。将光伏电站发电历史数据与天气情况作为样本,运用所建立的模型进行了训练与预测。结果表明,经过粒子群优化的BP网络模型预测精度高于典型BP网络,验证了该方法的有效性。     

基于蚁群算法的神经网络绝缘子闪络电压预测

为提高覆冰绝缘子闪络电压的预测精度及预测速度,采用BP神经网络和蚁群算法相结合的方法进行预测模型设计。利用闪络电压及其影响因素之间的试验数据,建立其神经网络的预测模型。以网络的权值和阈值为自变量,通过蚁群算法的迭代运算,搜索出误差全局最小值,再进行网络的二次学习训练。结果表明,该方法具有较高的预测精度,适用于绝缘子闪络电压的预测。     

基于萤火虫算法的大坝安全监控BP网络模型及其应用

为改善大坝安全监控BP神经网络模型易陷入局部极值的问题,引入萤火虫算法,用来获取BP神经网络的连接权值和阈值的初始值。依据大坝安全监测数据,借助改进后的BP神经网络,实现大坝安全监控模型的构建和安全状况预测。实例验证结果表明,改进模型较常规BP神经网络模型的训练效果更稳定,预测精度更高。该方法具有一定的实用价值。     

基于逐步回归-BP神经网络的大坝变形监测模型

针对拱坝坝肩抗力体是坝体的重要受力部位,应用结合逐步回归分析方法的BP神经网络构建监测模型,以提高BP神经网络的泛化能力和模型的预测准度和精度,利用C语言编程训练,成功完成了预测,且传统模型预测数据的残差平方和大于改进后的残差平方和。实例分析结果表明,该监测模型可行、有效,并具有通用性。     

基于思维进化算法优化BP神经网络的渗透参数反演研究

针对传统BP神经网络反演渗透参数的准确性很大程度依赖于初始权值和阈值的选择的问题,引入全局寻优能力极强、待调参数较少、收敛速度快的思维进化算法优化BP神经网络,以弥补传统BP神经网络在解决该问题时拟合能力有限、容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,进而提出了思维进化算法优化BP神经网络反演渗透参数的新方法。对某混凝土面板堆石坝进行渗透参数反演结果表明,与传统BP神经网络相比,思维进化算法优化BP神经网络具有更好的泛化能力,反演得到的渗压测点水头与实际值吻合更好,渗透参数符合实际。