基于大坝变形监测预报的神经网络方法的对比分析

• 作者: 孙利军 廉琦 李延龙 黄德伦
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 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
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 学术研讨
• 页码范围: 10-16
• 页数: 7页
• 分类号: P258
• 字数: 4132字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄德伦		6	8	2.0	2.0
2	廉琦		5	8	2.0	2.0
3	孙利军		4	24	3.0	4.0
4	李延龙		1	5	1.0	1.0