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人工神经网络在大坝安全监控中的应用研究作者：翁静君学位授予单位：河海大学参考文献(59条)1.王德厚对大坝安全与监测若干问题的再认识20042.方卫华纵论大坝安全监测2001(03)3.杨杰.吴中如大坝安全监控的国内外研究现状与发展[期刊论文]-西安理工大学学报2002(1)4.刑林生我国水电站大坝安全评价的新进展2002(07)5.吴中如水工建筑物安全监控理论及其应用19906.周文芳.李民逐步回归分析法的一点不足之处[期刊论文]-西北水电2004(4)7.翁静君.华锡生.王铁生基于遗传算法的人工神经网络在输水隧洞监控中的应用20048.王小平.曹立明遗传算法--理论、应用与软件实现20029.苏怀智大坝安全监控感智融合理论和方法及应用研究200210.高杰模糊聚类分析在土石坝安全监控中的应用[期刊论文]-西北水资源与水工程2002(2)11.郭诚谦土石坝的若干发展[期刊论文]-水利水电技术1998(10)12.顾冲时.吴中如综论大坝原型反分析及其应用[期刊论文]-中国工程科学2001(8)13.张乾飞.王建.吴中如基于人工神经网络的大坝渗透系数分区反演分析[期刊论文]-水电能源科学2001(4)14.罗刚.张建民邓肯-张模型和沈珠江双屈服面模型的改进[期刊论文]-岩土力学2004(6)15.郄志红.郑旌辉.刘春来反分析及其在水利工程中的应用1999(03)16.吴中如.顾冲时大坝安全综合评价专家系统199717.FigliolaA.SeeranoEAnalysisofphysiologicaltimeseriesusingwavelettransform1997(03)18.PadmanahanG.RaoARMaximunentropyspectralanalysisofhydrologicdata1988(09)19.周元春.薛桂玉.何金平大坝安全风险评估初探200420.马福恒.吴中如.顾冲时.陈法兴模糊综合评判法在大坝安全监控中的应用[期刊论文]-水电能源科学2001(1)21.王绍泉多层次阈值模糊综合评判在分析大坝安全中的应用1997(04)22.黄红女土石坝安全测控理论与技术的研究及应用[学位论文]博士200423.吴云芳.李珍照.徐帆BP神经网络在大坝安全综合评价中的应用[期刊论文]-河海大学学报(自然科学版)2003(1)24.黄红女.华锡生.翁静君基于盲信息理论的土石坝安全评判方法的研究及应用[期刊论文]-长江科学院院报2004(5)25.陈明神经网络模型199526.钟义信.杨义先查看详情199027.焦李成神经网络计算199328.胡守仁.沈清.胡德文神经网络应用技术199329.刘永红神经网络理论的发展与前沿问题[期刊论文]-信息与控制1999(1)30.岳神州.陈继述人工神经网络的发展[期刊论文]-应用光学1994(2)31.张德福.殷正坤人工神经网络的发展及其哲理2000(04)32.华锡生.黄腾精密工程测量技术及应用200233.MartinTHogan.HowardBDemuth神经网络设计200534.蒋宗礼人工神经网络导论200135.韩力群人工神经网络理论、设计及应用--人工神经网络细胞、人工神经网络和人工神经系统200136.赵斌.吴中如.张爱玲BP模型在大坝安全监测预报中的应用1999(06)37.王铁生地下隧洞测控技术与地表沉降动态监控模型的研究[学位论文]博士200338.丛爽面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用200339.周洪波.薛桂玉.李珍照基于L-MBP神经网络的混凝土坝弹性参数反演200540.潘昊.钟珞决定神经网络隐含层单元数目的自学习算法1998(01)41.袁曾任人工神经元网络及其应用199942.张德贤前向神经网络合理隐含层结点个数估计[期刊论文]-计算机工程与应用2003(5)43.AkaikeHAnewlookatthestatisticalmodelidentification197444.焦李成神经网络系统理论199245.周红晓.蔡俊.任德官一种优化多层前馈神经网络中隐节点数的算法[期刊论文]-浙江师范大学学报(自然科学版)2002(3)46.赵学智.邹春华.陈统坚.叶邦彦.彭永红小波神经网络的参数初始化研究[期刊论文]-华南理工大学学报(自然科学版)2003(2)47.高光淳.孙胜利.李治明小浪底水利枢纽工程大坝和基础处理专题报告199948.孙胜利.李治明.韩秋茸黄河小浪底水利枢纽工程招标施工设计阶段土石坝设计报告199849.李少华.董增川BP神经网络模型应用于大坝原型观测研究[期刊论文]-水利与建筑工程学报2004(2)50.冯国章.李佩成人工神经网络结构对径流预报精度的影响分析1999(01)51.梅山水电站梅山水电站大坝观测资料分析报告199152.李端有.周元春BP网络在大坝变形空间多测点监测模型中的应用200453.PanJiazhengHejingLargedamesinChina-Afifty-yearReview200054.郑晓红大坝安全综合评价中巡视检查结果评价标准的建议[期刊论文]-电力标准化与计量2001(2)55.张乾飞.王锦国.李雪红大坝安全监控中的不确定性信息初探[期刊论文]-河海大学学报(自然科学版)2002(5)56.吴云芳.李珍照.徐帆BP神经网络在大坝安全综合评价中的应用[期刊论文]-河海大学学报(自然科学版)2003(1)57.张启琛切实做好巡视检查确保大坝安全运行[期刊论文]-大坝与安全2003(6)58.廖文来.何金平集值统计法在大坝安全巡查量化分析上的应用[期刊论文]-人民长江2005(4)59.宋小刚.华锡生.孔祥豪人工巡视信息处理在土坝安全评价中的应用[期刊论文]-水电自动化与大坝监测2003(5)相似文献(10条)1.期刊论文SUNBen-da.王玮.SUNBen-da.WANGWei神经网络在大坝安全监控数据分析系统中的应用-计算机与现代化2008,(8)研究神经网络在水电站大坝安全监控工程观测数据分析系统中的具体应用.基于水电站大坝安全监控项目的实际需求,以BP算法为基础的前馈神经网络用于东北水电站大坝安全监控数据分析软件系统中,通过与多元线性回归和逐步回归处理方法相比较,神经网络方法能够有效地提高观测数据的拟合精度和预测质量,使用数据分析软件系统对东北某水电站的历史数据处理,结果证明了神经网络用于水电站大坝安全监控项目数据分析具有独特优势和深远的研究前景.2.学位论文姜成科基于遗传算法的神经网络在大坝变形预报中的应用2008大坝是承受巨大荷载的结构复杂的建筑物，随着坝体的增高增大，大坝的安全已引起坝工界的普遍关注。大坝变形预报是大坝安全监测系统中重要的组成，对于确保大坝安全运行具有极其重要的作用。大坝安全监控模型是建筑物结构安全性分析和综合评价的基础，传统的监控模型通常采用统计模型、确定性模型和混合模型等。毫无疑问，几十年来，这些经典的预报方法对于解决大坝变形预报起到了相当重要的作用，但是大坝工作条件复杂影响因素繁多，而且各座大坝又有各自的特点，还有许多不确定性的影响因素，各种因素对大坝位移影响无法用确切的定量关系描述，因此，传统的原型观测数学模型无法完全描述大坝安全监测量之间的非线性映射关系，从而影响模型的拟合和预报精度。同时，模型的抗干扰能力差，当缺乏观测资料或观测误差较大时，往往得不到理想的结果。人工神经网络作为一种人工智能技术经历了半个多世纪的发展，取得了令人瞩目的进展，其主要应用领域有模式识辨和图像处理、控制和优化、预报和智能信息管理及通讯等。它所表现出的自组织性、自适应性、联想能力、模糊推理能力和自学习能力等优势非常适合解决非线性映射问题，因此许多水利工作者将其引入到大坝安全监测领域，利用人工神经网络模型的函数逼近能力拟合大坝安全监测效应量与相关环境量之间的复杂函数关系，实现环境量值对效应量值的预测功能，取得了良好的效果，有效地提高了监测模型的拟合成果和预测精度。本文对传统的BP神经网络进行了研究，结合以往的研究成果，将数值方法中的L-M算法用于经典BP网络的改进，同时针对BP网络初始化的随机性、收敛速度慢、易陷入局部最小等缺点，采用自适应遗传算法对BP网络模型的权值阈值进行全局优化搜索，以提高大坝安全监测人工神经网络模型的拟合成果和预测精度。利用本文提出的GA-LMBP算法模型，以吉林丰满大坝坝顶水平位移的多年监测资料为例，对模型进行检验，运用MATLAB软件进行仿真，并与常用的统计回归模型和经典的BP模型和的仿真结果进行比较，结果显示本文提出的GA-LMBP算法稳定性更好、预报精度更高，是值得采用的一种模型。3.期刊论文李美娟.胡伍生.LIMei-juan.HUWu-sheng基于神经网络的大坝位移模型分析-测绘工程2010,19(2)结合某大坝工程实测数据,建立该大坝位移量和相关因子的逐步回归模型和神经网络模型,并对两者模型结果进行比较,结果表明神经网络方法在大坝变形分析和预报方面效果良好.4.期刊论文李小荣.郭永刚.LiXiaorong.GuoYonggang基于遗传算法优化神经网络权值的大坝结构损伤识别-震灾防御技术2008,3(2)针对传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点,本文采用基于浮点编码的遗传算法,对BP神经网络的初值空间进行了遗传优化.用基于浮点编码的遗传算法来优化BP神经网络的权值,可得到最佳初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法,沿负梯度搜索进行网络学习.文中以混凝土重力坝结构作为算例,用结构的模态频率变化作为网络的输入向量,结构的损伤位置作为输出向量,对网络进行了训练.仿真结果表明:遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络,可有效地运用到大坝结构的健康诊断与损伤识别中.5.期刊论文董俊平MATLAB神经网络工具箱在大坝变形分析和预报中的应用-科技经济市场2007,(9)本文针对当前大坝变形监测各种方法存在的一些局限性,引进了一种较新的大坝变形分析及预测方法——MATLAB神经网络工具箱在大坝变形分析和预报中的应用.说明该模型在对大坝变形分析和预报方面所表现出来的优点,最终确认该方法是可行的.6.学位论文邓兴升大坝变形分析及预报的模糊神经网络方法研究2004本文主要研究内容是大坝安全监控的模糊神经网络模型,全文分六章,各章的主要内容如下:第一章以几起大坝失事导引出了大坝安全监测的重要性,描述了大坝安全监测的目的与意义.总结了国内外大坝变形分析及预报的(模糊)神经方法的研究现状,提出了本文研究的主要目的和内容.第二章回顾了目前大坝监控常用的模型,主要描述了统计模型、确定性模型、混合模型、神经网络专家系统模型.对于常用的统计模型,列举了两个范例来说明其方法及使用效果,其中一个范例是采用环境量(如温度、水库水位)作自变量,位移作效应量的统计模型,另一个是采用效应量(历史位移)本身作为自变量,即时间序列方法建立的统计模型,说明了两种方法的应用范围及优缺点.第三章主要论述了大坝监控的神经网络模型.先是对生物模型进行了研究,如神经元的生物学解剖及其信息处理与传递方式,脑记忆生理机制等.再描述了人工神经网络的优点、应用范围、神经元的数学模型及其激活转移函数,提出了一种新型的非线性神经元模型PN型,它具有敏感区间宽、映射能力强、应用领域广的优点.描述了人工神经网络的结构及功能,典型的神经网络模型及学习算法如BP学习算法、LevenbergMarquardt算法,该章最后举例说明神经网络在大坝安全监控中的应用,雷同于统计模型,其中一个范例是采用环境量(如温度、水位)作为自变量,位移作为效应量的神经网络模型,另一个采用效应量(历史位移)本身作为自变量的神经网络模型,在该模型中,对多余权值进行了删除尝试.两个范例结果表明了神经网络模型可以成功地应用于大坝变形分析及预报.该章还描述了神经网络的预报应用范围,预测误差的自相关系数定义与求法,提出了统计模型只是神经网络模型特例的观念.第四章是模糊神经网络模型在大坝变形分析预报中