人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大壩安全監(jiān)控中的應(yīng)用研究.pdf

1、大壩觀測資料的分析是掌握大壩運(yùn)行性態(tài)的重要手段，是判斷大壩安危的科學(xué)依據(jù)。因此對大壩觀測資料作出及時(shí)、合理、有效的分析是大壩安全監(jiān)控的重要工作之一。 影響大壩安全的因素多且復(fù)雜。如何充分利用掌握的信息，客觀準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)大壩的安全性態(tài)是大壩安全監(jiān)控中急待解決的問題。本文針對傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型應(yīng)用中存在的缺陷，研究了改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對經(jīng)典BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了充分的優(yōu)化并應(yīng)用于大壩安全監(jiān)控工作中。主要研究內(nèi)容如下： 1.對BP網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)

2、行了研究。結(jié)合以往的研究成果，將數(shù)值優(yōu)化方法中的L-M算法用于經(jīng)典BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)中，提出了基于L-M原理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方法，解決了經(jīng)典BP網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最小的問題。 2.對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性及其運(yùn)作方式，將日常廣泛使用的黃金分割原理用于網(wǎng)絡(luò)隱節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的確定中。該方法不僅克服了經(jīng)驗(yàn)公式估算及大量試算的弊端，而且能使網(wǎng)絡(luò)快速找到較優(yōu)隱節(jié)點(diǎn)數(shù)。 3.研究了網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的自相關(guān)修正法。將初始權(quán)值的修正

3、和網(wǎng)絡(luò)各層神經(jīng)元個(gè)數(shù)及傳遞函數(shù)緊密聯(lián)系。該方法有別于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的隨機(jī)賦值，提高了網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性及收斂精度。 4.將上述各單項(xiàng)改進(jìn)方法結(jié)合運(yùn)用，提出了改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充分優(yōu)化，有效克服了經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的一些缺陷。 5.利用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立大壩多因素監(jiān)控模型、三維位移模型、整體模型。整體模型充分考慮大壩的各類影響因素，相比于傳統(tǒng)應(yīng)用的單點(diǎn)模型和局部模型，更能全面而準(zhǔn)