遺傳算法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大壩安全監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究——以小浪底大壩為例.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定的高速發(fā)展，以開發(fā)水能資源和解決水問題而興建的水利水電工程將越來越多。大壩安全監(jiān)測(cè)是大壩安全管理工作的耳目，是降低工程風(fēng)險(xiǎn)、減少事故、揭示大壩實(shí)際工作性態(tài)的重要手段。對(duì)大壩原型監(jiān)測(cè)資料的分析，是判斷大壩安危的科學(xué)依據(jù)。因此對(duì)大壩監(jiān)測(cè)資料做出及時(shí)、合理、有效的分析是大壩安全監(jiān)控的重要工作之一。 小浪底水利樞紐是治理開發(fā)黃河的關(guān)鍵性工程，屬國(guó)家“八五”重點(diǎn)項(xiàng)目，自蓄水運(yùn)行以來，已發(fā)揮了巨大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。為確保

2、大壩安全運(yùn)行，加強(qiáng)安全監(jiān)測(cè)工作并進(jìn)行原型監(jiān)測(cè)資料分析十分重要。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法在大壩安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域各有其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，通過優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，本文建立了一種基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的GA-LMBP網(wǎng)絡(luò)的大壩安全監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)模型，在Matlab7.1的平臺(tái)上進(jìn)行了編程實(shí)現(xiàn)。小浪底大壩是一座特大型的土石壩，相對(duì)于混凝土大壩而言，由于建造材料和建造方式的不同，土石壩的變形量較大，變形情況較為復(fù)雜，以往選用的灰色系統(tǒng)模型、時(shí)間序列模型等預(yù)報(bào)效

3、果一般不夠理想。本文將GA-LMBP網(wǎng)絡(luò)的大壩安全監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)模型應(yīng)用在小浪底大壩原型監(jiān)測(cè)資料的分析預(yù)報(bào)上，首先進(jìn)行了大壩一維垂直方向的變形分析預(yù)報(bào)，并與經(jīng)典的BP網(wǎng)絡(luò)模型和改進(jìn)的LM-BP網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)報(bào)效果進(jìn)行了詳細(xì)的比較，發(fā)現(xiàn)GA-LMBP網(wǎng)絡(luò)模型無論是在收斂速度、穩(wěn)定性上，還是在預(yù)報(bào)精度上，都有著明顯的優(yōu)勢(shì)；論文進(jìn)一步進(jìn)行了大壩三維的變形分析預(yù)報(bào)的探討，同樣取得了較好的預(yù)報(bào)效果。證明了GA-LMBP網(wǎng)絡(luò)模型能很好地應(yīng)用在土石壩安全監(jiān)測(cè)