华北水利水电学院学报
華北水利水電學院學報
화북수이수전학원학보
JOURNAL OF NORTH CHINA INSTITUTE OF WATER CONSERVANCY AND HYDROELECTRIC POWER
2009年
4期
83-86
,共4页
动态-递归神经网络%混沌时间序列%高边墙%变形预报
動態-遞歸神經網絡%混沌時間序列%高邊牆%變形預報
동태-체귀신경망락%혼돈시간서렬%고변장%변형예보
预测地下厂房高边墙围岩变形是大型水电站设计和施工中重要的研究课题.引入混沌理论,对神经网络进行优化,建立变形预报的动态一递归神经网络模型,通过计算最大Lyapunov指数获得预报最大时间天数,运用混沌特性力学参数优化神经网络结构,通过递归神经网络映射混沌相空间相点演化的非线性关系,提高了预测精度和稳定性.某大型水电站实例表明,预报值与实测位移之间误差都小于10%,预测精度高,实时可靠,对开挖结束后的位移进行了预报,结果合理.
預測地下廠房高邊牆圍巖變形是大型水電站設計和施工中重要的研究課題.引入混沌理論,對神經網絡進行優化,建立變形預報的動態一遞歸神經網絡模型,通過計算最大Lyapunov指數穫得預報最大時間天數,運用混沌特性力學參數優化神經網絡結構,通過遞歸神經網絡映射混沌相空間相點縯化的非線性關繫,提高瞭預測精度和穩定性.某大型水電站實例錶明,預報值與實測位移之間誤差都小于10%,預測精度高,實時可靠,對開挖結束後的位移進行瞭預報,結果閤理.
예측지하엄방고변장위암변형시대형수전참설계화시공중중요적연구과제.인입혼돈이론,대신경망락진행우화,건립변형예보적동태일체귀신경망락모형,통과계산최대Lyapunov지수획득예보최대시간천수,운용혼돈특성역학삼수우화신경망락결구,통과체귀신경망락영사혼돈상공간상점연화적비선성관계,제고료예측정도화은정성.모대형수전참실례표명,예보치여실측위이지간오차도소우10%,예측정도고,실시가고,대개알결속후적위이진행료예보,결과합리.
