北京测绘
北京測繪
북경측회
BEIJING SURVEYING AND MAPPING
2014年
2期
10-16
,共7页
黄德伦%廉琦%孙利军%李延龙
黃德倫%廉琦%孫利軍%李延龍
황덕륜%렴기%손리군%리연룡
主成分分析法%BP神经网络%Bayesian标准化函数%径向基函数神经网络%大坝变形分析预报%对比分析
主成分分析法%BP神經網絡%Bayesian標準化函數%徑嚮基函數神經網絡%大壩變形分析預報%對比分析
주성분분석법%BP신경망락%Bayesian표준화함수%경향기함수신경망락%대패변형분석예보%대비분석
近年来,国内外学者在神经网络方面做了大量研究,使神经网络技术在计算、分析、仿真、控制等方面得到广泛应用,在变形监测和测绘数据处理领域,学者们做了大量实验和实践研究,得到丰富的研究和应用成果.本文首先对大坝变形影响因子进行分析,采用主成分分析法提取影响大坝变形的因子元素,最大程度降低因子之间的相关性对神经网络模型的影响.采用改进BP神经网和径向基函数神经网络两种方法,分析大坝变形预测预报效果,并结合相关文献研究成果,对比两种算法的优缺点,探讨神经网络应用于大坝变形监测的可行性.最后结合工程实际应用实例,研究计算表明,改进BP神经网络和径向基函数神经网络都能对实测数据有较好的拟合效果,达到大坝变形预测预报精度,在大坝安全预测预报分析中具有一定的参考和实用价值.
近年來,國內外學者在神經網絡方麵做瞭大量研究,使神經網絡技術在計算、分析、倣真、控製等方麵得到廣汎應用,在變形鑑測和測繪數據處理領域,學者們做瞭大量實驗和實踐研究,得到豐富的研究和應用成果.本文首先對大壩變形影響因子進行分析,採用主成分分析法提取影響大壩變形的因子元素,最大程度降低因子之間的相關性對神經網絡模型的影響.採用改進BP神經網和徑嚮基函數神經網絡兩種方法,分析大壩變形預測預報效果,併結閤相關文獻研究成果,對比兩種算法的優缺點,探討神經網絡應用于大壩變形鑑測的可行性.最後結閤工程實際應用實例,研究計算錶明,改進BP神經網絡和徑嚮基函數神經網絡都能對實測數據有較好的擬閤效果,達到大壩變形預測預報精度,在大壩安全預測預報分析中具有一定的參攷和實用價值.
근년래,국내외학자재신경망락방면주료대량연구,사신경망락기술재계산、분석、방진、공제등방면득도엄범응용,재변형감측화측회수거처리영역,학자문주료대량실험화실천연구,득도봉부적연구화응용성과.본문수선대대패변형영향인자진행분석,채용주성분분석법제취영향대패변형적인자원소,최대정도강저인자지간적상관성대신경망락모형적영향.채용개진BP신경망화경향기함수신경망락량충방법,분석대패변형예측예보효과,병결합상관문헌연구성과,대비량충산법적우결점,탐토신경망락응용우대패변형감측적가행성.최후결합공정실제응용실례,연구계산표명,개진BP신경망락화경향기함수신경망락도능대실측수거유교호적의합효과,체도대패변형예측예보정도,재대패안전예측예보분석중구유일정적삼고화실용개치.
