【摘 要】
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基于港口湾大坝多期变形观测数据,采用M atlab语言、小波消噪及BP神经网络分别建立了基于时间序列和基于环境因素的大坝变形监测BP神经网络模型,并利用模型分别对大坝某点变
【机 构】
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合肥工业大学资源与环境工程学院,合肥工业大学土木与水利工程学院
【基金项目】
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国家公益性科研专项（200911014）, 安徽省国土资源项目（200908024）
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基于港口湾大坝多期变形观测数据,采用M atlab语言、小波消噪及BP神经网络分别建立了基于时间序列和基于环境因素的大坝变形监测BP神经网络模型,并利用模型分别对大坝某点变形值进行预测。时间序列BP模型具有结构简单、学习速率快的特点;环境因素BP模型精度高,可有效反映变形因素,便于拟合预测复杂的测点变形,相对前一种模型能更好地揭示大坝变形规律。两种建模方法先应用小波分析对原始观测数据消噪,训练过程中采用附加动量法等改进BP算法,大大提高了BP神经网络的计算效率,克服了其易陷入局部极小的缺陷,取得了良好的拟
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