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基于混沌優化模糊神經網絡的大壩安全監測模型

時間:2009-08-02 14:01來源:國家圖書館 作者:監測人 點擊:
大壩監測數據分析和大壩監控預測模型的難點在于監測數據的效應量和影響量之間的高度非線性關系,傳統監測模型的非線性分析能力欠缺。在充分利用模糊神經網絡的模糊推理能力、處理眾多影響因素能力和解決復雜非線性問題能力的基礎上,結合混沌優化算法的全局搜索能力,建
  

摘 要:

大壩監測數據分析和大壩監控預測模型的難點在于監測數據的效應量和影響量之間的高度非線性關系,傳統監測模型的非線性分析能力欠缺。在充分利用模糊神經網絡的模糊推理能力、處理眾多影響因素能力和解決復雜非線性問題能力的基礎上,結合混沌優化算法的全局搜索能力,建立了基于混沌優化的模糊神經網絡模型。對某拱壩變形進行了擬合和預測,計算結果與實測值吻合良好。

Abstract:

The difficulty in dam monitoring data analysis and monitoring and forecasting model is the determination of the complex nonlinear relationship between the effect quantity and influence quantity; the ability of traditional monitoring models to solve the non-linear problem is deficient. In this paper, on the basis of combining fuzzy neural network with chaos optimization, the fuzzy reasoning ability, various influencing factors processing ability and non-linear problem-solving ability of the fuzzy neural network and the global searching ability of chaos optimization are all made full use of, and the fuzzy neural network (FNN) model based on chaos optimization is built. The fitting and forecasting of deformation of an arch dam indicates that the fitting and forecasting data obtained by this model is in good agreement with the measured data.

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