基于大坝变形监测预报的神经网络方法的对比分析

作     者：黄德伦 廉琦 孙利军 李延龙 HUANG De-lun;KANG Qi;SUN Li-jun;LI Yan-long

作者机构：贵州省地矿局测绘院贵州贵阳550000 山东黄金矿业(玲珑)有限公司山东烟台265409 青海省测绘地理信息局青海西宁810001 

出 版 物：《北京测绘》 (Beijing Surveying and Mapping)

年 卷 期：2014年第28卷第2期

页      面：10-16页

学科分类：08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 

主　　题：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 

摘      要：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。