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BP神经网络大坝监控
BP神经网络大坝监控
神经网络
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讲述了BP神经为网络在大坝监控方面的应用,可供相关研究实践参考
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基于 Matlab的 BP神经网络在大坝观测数据处理中的应用 (2005年)
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建立大坝观测数据处理的 BP人工神经网络模型,用正交变换法来初步优化设计大坝变形分析的模型结构.运用 Matlab工具箱函数建立网络模型,选择合适的训练函数,并采用正则化的算法以缩小网络的规模,改进BP算法提高学习速度和算法的可靠性.实例表明,基于 Matlab的神经网络优化设计能比较有效地避免 BP网络的固有缺陷,在精度和训练速度上得到提高.
基于Matlab的BP神经网络在大坝观测数据处理中的应用.zip
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总结,基于Matlab的BP神经网络在大坝观测数据处理中扮演了关键角色,它能够有效挖掘数据间的内在关系,预测大坝状态,为大坝的安全管理提供科学依据。通过深入理解和熟练运用Matlab神经网络工具箱,我们可以构建更...
Matlab仿真平台下大坝位移BP神经网络模型研究.pdf
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根据提供的文件信息,以下是对“Matlab仿真平台下大坝...通过上述分析,可以看出Matlab仿真平台与BP神经网络在大坝位移监控领域具有重要应用价值,通过改进算法提高模型的预测精度,从而有效提升大坝安全管理的水平。
Matlab仿真大坝位移BP神经网络模型研究.pdf
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本文研究了大坝位移监控问题,并利用Matlab仿真平台构建了改进的BP神经网络模型。该研究是基于人工神经网络(ANN)的非线性映射能力,结合辽宁省白石水库多年的大坝变形实测数据,运用Matlab 7.1版本的网络仿真工具...
基于LM算法的BP神经网络在大坝变形监测数据处理中的应用.pdf
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LM算法与BP神经网络相结合的方法主要解决的是BP神经网络在处理大坝变形监测数据时收敛速度慢和计算量大的问题。BP神经网络,也就是反向传播神经网络,是一种多层前馈神经网络,它通过误差反向传播算法对网络权重进行...
BP神经网络的改进算法及在大坝变形分析与预报中的应用.pdf
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综上所述,该论文研究了如何通过改进的BP神经网络算法提升大坝变形分析和预报的效率和精度,这对于大坝安全监控和决策支持有着实际意义。同时,这也反映了神经网络和机器学习技术在解决复杂工程问题上的潜力,特别是...
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这个研究对于提升大坝安全监控的精度和效率具有重要意义,特别是在非线性数据处理和复杂环境因素考虑方面,BP神经网络模型提供了一种有效的解决方案。未来,结合深度学习等先进技术,这一领域的研究有望进一步提高...
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6. 研究方法和模型建立:文章提出了基于BP神经网络模型和遗传神经网络模型的融合模型。融合模型结合了两种神经网络的优点,旨在提高大坝安全监控的预测精度和泛化能力。研究还结合了某拱坝长期的变形观测数据进行...
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【基于BP神经网络的面板堆石坝参数反演分析】 面板堆石坝作为一种常见的水利工程,其安全性与稳定性至关重要。在多年的运行过程中,由于各种荷载作用,大坝及其基础的物理力学参数会发生变化,这些变化可能直接影响...
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对比传统的BP神经网络模型和单纯的小波神经网络模型,遗传小波神经网络在结构稳定性和预测精度上表现出明显优势。 实验结果显示,遗传算法优化的小波神经网络模型在预测大坝坝顶的位移时,不仅稳定性更高,而且预测...
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实验证明,AFSA-灰色神经网络模型在大坝裂缝预测上的表现优于传统的BP神经网络和灰色神经网络模型。 综上所述,结合AFSA的灰色神经网络模型为大坝裂缝预测提供了一种更有效的方法,有助于提升大坝安全监测的效率和...
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神经网络在土石坝位移监测中的应用研究.pdf
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论文中提到的研究方法,即ACO-BP神经网络模型,适用于土石坝安全监测,尤其在预测沉降方面表现出快速收敛和高精度的特点,这为实际工程提供了有力的理论支持和实践指导。通过这种方法,可以更有效地监控土石坝的健康...
基于EPSO-NN模型的大坝安全监控数据处理.pdf
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传统的BP神经网络(Back Propagation Neural Network, BP-NN)虽然能解决非线性问题,但在优化过程中,容易陷入局部最小值,并且收敛速度慢。粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)虽然在收敛速度、...
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引言部分还提到了其他几种大坝安全监控模型,包括基于BP神经网络的大坝安全监控模型、应用于大坝安全监控的自适应模糊神经网络、以及基于遗传算法优化支持向量机参数的土石坝渗流预测模型等。这些模型和算法展示了...
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6. **三层BP神经网络结构**:输入层包括上游水深、温度和时间,输出层为大坝水平位移。BP神经网络是一种反向传播算法,能够自我调整权重以减少预测误差。 7. **速度和位置更新**:在粒子群算法中,每个粒子的速度和...
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