基于Kohonen聚类的特高拱坝变形分区

• 作者: 尹文中 汪程 陈悦
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝安全监测 Kohonen聚类 特高拱坝 变形分区
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TV642
• 字数: 2892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2019.01.001

摘要

目前,特高拱坝监测系统日益完善,变形监测点数量众多,但传统变形分析模型主要研究单测点监测序列,较难体现不同测点间的时空关联性.本文研究了Kohonen聚类算法的基本原理,结合大坝变形实测数据训练自组织神经网络,对上下游方向变形测点进行分类,依据测点实际位置实现特高拱坝变形分区,为整体变形监测提供辅助信息.某特高拱坝研究结果表明:Kohonen聚类方法能够有效探测变形数据空间聚集状态,描述特高拱坝实际变形规律,为特高拱坝变形分析提供新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈悦	河海大学水利水电学院	10	33	3.0	5.0
5	尹文中	河海大学水利水电学院	2	1	1.0	1.0
9	汪程	河海大学水利水电学院	2	1	1.0	1.0