傳統(tǒng)的GM(1 ,1) 模型通常以第1 點作為初始值來確定積分常數(shù)C ,缺少一定的理論依據(jù)。文中就GM(1 ,1) 模型初始值的優(yōu)化選取進行了深入的探討,提出建模方差的概念。依據(jù)建模方差δ2 最小的原則,對傳統(tǒng)GM(1 ,1) 模型的初始值進行改進,提出基于優(yōu)化初始值的GM(1 ,1) 模型。在...

通過分析小波理論和灰色模型的各自特征,提出一種基于小波分析的灰色預(yù)測模型。根據(jù)小波變換特點,對變形監(jiān)測數(shù)據(jù)序列進行分解,對各個分解后的子序列利用灰色模型進行預(yù)測,最后重構(gòu)變形預(yù)測結(jié)果,且將該結(jié)果與灰色模型預(yù)測結(jié)果進行比較。結(jié)果表明,該方法具有較強的預(yù)測能力...

提出了基于AR并將其推廣到CAR模型對時間序列統(tǒng)一建模的新觀點和方法,并以實例對動態(tài)模型與靜態(tài)模型分別作了應(yīng)用比較。結(jié)果表明,時間序列分析動態(tài)模型預(yù)測精度高,用途廣泛...

變形監(jiān)測對于建筑物的安全運營具有重要作用。結(jié)合工程實際，采用時間序列模型對變形數(shù)據(jù)進行建模預(yù)測，結(jié)果表明，時間序列分析在短期數(shù)據(jù)預(yù)測中精度較高，隨著預(yù)測時間的增加，預(yù)測精度逐漸下降；建模數(shù)據(jù)越多，模型精度越高；同時，建模數(shù)據(jù)變化越平穩(wěn)，數(shù)據(jù)預(yù)測效果越...

研究了將模糊規(guī)則推理和粗糙集理論相結(jié)合建立大壩安全監(jiān)測變形預(yù)測模型的新方法。該方法采用粗糙集理論對原始監(jiān)測樣本數(shù)據(jù)進行離散,根據(jù)離散結(jié)果確定模糊推理規(guī)則,并通過對規(guī)則的模糊推理建立大壩安全監(jiān)測變形預(yù)測模型。實例分析表明,該模型在大壩變形影響因素重要性評...

大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)分析和大壩監(jiān)控預(yù)測模型的難點在于監(jiān)測數(shù)據(jù)的效應(yīng)量和影響量之間的高度非線性關(guān)系,傳統(tǒng)監(jiān)測模型的非線性分析能力欠缺。在充分利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理能力、處理眾多影響因素能力和解決復(fù)雜非線性問題能力的基礎(chǔ)上,結(jié)合混沌優(yōu)化算法的全局搜索能力,建立...

將混沌時間序列預(yù)測理論應(yīng)用到大壩變形預(yù)測中，根據(jù)非線性大壩變形時間序列，運用相空間重構(gòu)理論，建立了加權(quán)一階局域法、基于最大Lyapunov指數(shù)法大壩預(yù)測模型，對混沌的大壩變形數(shù)據(jù)短期預(yù)測模型進行了研究，對比分析了各自的特點，并結(jié)合實例完成了對大壩變形的預(yù)測。...

在簡單介紹多小波基本理論的基礎(chǔ)上，給出了把DGHM多小波應(yīng)用于全球定位系（GPS）監(jiān)測信號去噪的實例。由于DGHM雙正交小波具有短支撐、正交性、對稱性（反對稱性）及二階逼近性等特點，在相同的濾波器長度下，利用多小波對變形監(jiān)測信號消噪，可以取得比傳統(tǒng)小波更好的信...

針對傳統(tǒng)反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、計算量大的缺點,引入一種結(jié)合LM(Leverberg Marquart)優(yōu)化算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并應(yīng)用在大壩的變形預(yù)報中。實驗結(jié)果表明,新模型具有訓(xùn)練速度快、預(yù)測精度高的特點。...

針對橫泉水庫大壩監(jiān)測點的類型及分布特點，結(jié)合大壩安全對監(jiān)測系統(tǒng)的要求以及當(dāng)前土石壩監(jiān)測自動化水平的發(fā)展，提出了橫泉水庫大壩安全自動化觀測設(shè)計方案，可供有相同或類似該水庫大壩安全自動化觀測設(shè)計參考。...

介紹了李仙江戈蘭灘水電站首次蓄水期，大壩臨時外部變形監(jiān)測方案設(shè)計與實施方法。...

安康水電站混凝土重力壩安全監(jiān)測系統(tǒng)已運行多年，實際運行情況揭露了設(shè)計中存在的問題，如視準(zhǔn)線觀測法理論和實踐運用的差距，大地四邊形設(shè)計中對通視考慮不足等。電廠經(jīng)過研究決定，對安全監(jiān)測系統(tǒng)進行更新改造，先后對變形監(jiān)測系統(tǒng)、揚壓力監(jiān)測系統(tǒng)、繞壩滲流系統(tǒng)、靜...

從ML-EM重建算法入手,分析了貝葉斯模型的一些關(guān)鍵點.針對采用傳統(tǒng)方法求解MAP問題的局限性,提出一種用于正電子成像的貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BNN)重建算法.為了保留邊緣信息,引入了二進制的保邊緣變量,并應(yīng)用共軛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解.模擬的重建結(jié)果表明,應(yīng)用這種算法可以得到比ML-EM算...