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变形分析的神经网络技术应用实例 总被引：1，自引：0，他引：1
大型工程施工过程中的变形监测、分析与预报极为重要。变形分析建模的方法很多,神经网络技术的应用是其中之一。文中结合某深基坑工程的监测资料和工作经验,运用神经网络BP算法进行预测分析。简述BP神经网络的基本概念,介绍基坑变形分析的BP神经网络的具体模型结构,将神经网络方法预报结果与实测数据对比效果较好。该成果对生产实践具有参考价值。 相似文献
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以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法。利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值。应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测。 相似文献
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BP神经网络在大坝监测资料分析处理中有广泛的应用,本文针对改进的BP神经网络:LM-BP网络模型的不足,采用遗传算法加以改进,建立了一种基于遗传算法和LM-BP网络模型的大坝3维变形预报模型GA-LMBP网络模型。将GA-LMBP网络模型应用于小浪底大坝3维变形预报分析中,取得了很好的预报效果,证明了GA-LMBP网络模型是一种行之有效的大坝变形分析预报模型。 相似文献
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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。 相似文献
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边坡地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理、有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一。文中将基于BP算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行预测。结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强。 相似文献
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利用长期观测数据结合预测模型对大坝的形变趋势进行估计评价是大坝结构安全监测的必要内容。本文综合利用EMD和RBF神经网络，研究大坝变形时间序列中非线性周期信号变化的内在规律，使用西龙池L022号站4000期数据作为训练样本，对后续80期数据进行预测，并通过对预测结果与实测变形差值的统计分析评价本文方法的预测水平。结果表明，N、E、U 3个方向的RMSE分别为0.878 6、0.360 4和2.235 mm。与BP进行对比，RBF预测效果更好，受数据精度影响较小，MAE、RMSE较BP分别最高可提高63%、57%，且本文方法计算效率高，泛化能力强。 相似文献
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针对多传感器采集的多种变形信息,提出了利用BP人工神经网络的方法进行数据融合处理,以达到对变形体变形状况更加准确预报的目的.通过BP神经网络训练精确得到各种观测值权重,避免了人为主观因素的影响.利用该方法对多传感器数据进行横向预报可以实现对暂时损坏的传感器数据准确预测,保证数据的连续性.也可以采用该方法进行多传感器数据纵向融合预报.在广州某小区基坑综合监测项目中,预报结果与实际变形情况相吻合,取得了良好的效果. 相似文献
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针对多传感器采集的多种变形信息,提出了利用BP人工神经网络的方法进行数据融合处理,以达到对变形体变形状况更加准确预报的目的。通过BP神经网络训练精确得到各种观测值权重,避免了人为主观因素的影响。利用该方法对多传感器数据进行横向预报可以实现对暂时损坏的传感器数据准确预测,保证数据的连续性。也可以采用该方法进行多传感器数据纵向融合预报。在广州某小区基坑综合监测项目中,预报结果与实际变形情况相吻合,取得了良好的效果。 相似文献
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