岩土力学
巖土力學
암토역학
ROCK AND SOIL MECHANICS
2006年
8期
1344-1348
,共5页
大坝位移%低维混沌%动力特性%小波变换%混沌优化神经网络
大壩位移%低維混沌%動力特性%小波變換%混沌優化神經網絡
대패위이%저유혼돈%동력특성%소파변환%혼돈우화신경망락
为了提高大坝变形的预测精度,采用小波变换和分形理论对大坝位移观测数据的非线性动力学特性进行了分析,揭示了其具有低维混沌动力特性,这为大坝变形预测模型的建立提供了理论依据和先验知识.基于低维混沌动力特性,设计了能捕获大坝位移观测数据全局动力特性,兼具神经网络模型结构优化和动力机制时新的混沌优化神经网络大坝变形预测模型.在工程实例中,由多个度量指标组成量化评价体系,对模型预测性能进行综合评价,结果表明,所建模型比传统BP神经网络和ARMA模型具有更高的预测精度.
為瞭提高大壩變形的預測精度,採用小波變換和分形理論對大壩位移觀測數據的非線性動力學特性進行瞭分析,揭示瞭其具有低維混沌動力特性,這為大壩變形預測模型的建立提供瞭理論依據和先驗知識.基于低維混沌動力特性,設計瞭能捕穫大壩位移觀測數據全跼動力特性,兼具神經網絡模型結構優化和動力機製時新的混沌優化神經網絡大壩變形預測模型.在工程實例中,由多箇度量指標組成量化評價體繫,對模型預測性能進行綜閤評價,結果錶明,所建模型比傳統BP神經網絡和ARMA模型具有更高的預測精度.
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