基于人工神经网络的大坝变形分析与预报研究

基于改进BP神经网络的大坝变形监测模型预报
赵英男
【期刊名称】《陕西水利》
【年(卷),期】2017(000)003
【摘要】变形监测是大坝安全运行的重要保证,结合白石水库混凝土坝真空激光X 向位移资料进行分析,提出应用改进的BP神经网络思想建立的安全监测模型,结合对相关数据参数进行系统性的研究,并与传统BP神经网络模型训练、预测结果对比,得出改进的BP神经网格模型优于传统BP神经网络模型,具有一定抗差能力,能够降权使用可疑值,相关系数较高,预测精度好,可在实际中广泛运用.
【总页数】3页(P113-115)
【作者】赵英男
【作者单位】辽宁省白石水库管理局,辽宁朝阳122000
【正文语种】中文
【中图分类】TV698.11
【相关文献】
1.基于改进BP神经网络的海堤渗压监测模型研究 [J], 周娟;黄铭
2.基于小波网络的大坝变形监测模型与预报 [J], 高平;薛桂玉
3.基于GA-PSO-BP的大坝变形监测模型 [J], 卢献健;罗乐;胡应剑;周斌;王雷
4.基于BIM技术的水利工程大坝变形监测模型分析 [J], 田少伟
5.基于BIM技术的水利工程大坝变形监测模型分析 [J], 史兰爽
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基于IPSO-BP神经网络的大坝变形预测摘要：提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络(IPSO-BP)模型来进行大坝变形预测。

此模型融合粒子群优化算法的全局寻优和BP神经网络算法的局部搜索的优势，有效地防止了网络陷入局部极小值，同时又保证了预测结果的精确性。

仿真实验结果表明：提出的IPSO-BP模型预测精度优于常规BP网络及其他预测方法，说明此预测方法有效可行。

关键词：大坝变形预测；粒子群优化算法；BP神经网络；IPSO-BP模型.1 引言建立有效实用的大坝变形监测模型，对于监控大坝的运行意义重大。

近年来，用于大坝变形预测的方法很多，传统方法有：时间序列法、回归分析法等[1]；新的预测方法有：灰色预测法[2-3]、BP神经网络及其融合模型[4-6]、支持向量机模型[7-8]等。

但大坝变形是一个复杂的系统，受诸多外界因素的综合影响，且对大坝变形的作用机制很难用精确的数学语言来描述，从而导致了传统预测方法和灰色预测方法的精度不高。

支持向量机方法因关键参数选取的困难性影响了其实用性。

2 基于IPSO-BP神经网络预测模型2.1 PSO算法及算法改进PSO算法是由Kennedy[9]与Eberhart[10]受鸟群觅食行为的启发后于1995年提出来的，是基于群体智能理论的优化算法，通过鸟之间的集体协作使群体达到最优的过程，为更好地控制算法的开发和探索能力，之后Shi等[11]引入惯性权重形成了标准版本。

标准PSO算法首先初始化为一组随机粒子(随机解)，然后通过跟踪当前最优的粒子来搜索最优解。

2.2 BP神经网络拓扑结构及算法原理BP神经网络是一种反向传播并修正误差的多层前馈映射网络，只要有足够的隐节点，可以实现任意Rn上[0，1]n 到Rm的映射能力和自学习、自组织和适应能力[3]。

本文的神经网络优化模型采用3层BP网络，即输入层、中间层(隐含层)和输出层。

3 基于IPSO-BP神经网络预测模型在大坝变形预测中的应用3.1 数据准备为检验预测效果，本文选用文献[5]中我国丹江口大坝某坝段的挠度观测资料作为分析对象，输入向量由大坝上下游水位差因子、、，时效因子和ln（为观测日至基准日的累积天数除以1000），温度因子、、、、(分别为当天、前五天、前10天、前30天、前60天当地平均气温)共10个因子组成。

模糊系统和人工神经网络在洪水预报中的应用摘要这篇研究呈现了人工神经网络（人工神经网络）和模糊逻辑（FL）模型对于日常水库入库径流预测的发展。

此外，线性回归（LR）模型也被开发为一个传统的洪水预报方法。

为了证明人工神经网络和FL模型的适用性和能力，位于伊朗西南部的Dezreservoir水库被作为一个案例研究。

结果证明ANNs模型能够提前一天预测水库入库径流，尤其是这种预测模式要比FL模型和LR模型要准确。

研究发现人工神经网络模型预测洪水预报提前1天以上精度降低，同等条件下FL模型和LR模型提前4天而得到的结果与从佛罗里达州得到的相应测量值要比较精确。

这项研究的一个主要发现是：模糊逻辑模型通常低估了洪水，而其他两种模型预测洪水流量比较好。

水位曲线的峰值,对于洪水防害是非常重要的，ANNs模型和LR模型对于短周期(为期一天前)的预测要比较好,对于长时间(如为期3天的洪水流量之前)的预测ANNs模型,LR 模型和FL模型的误差分别在3%、4.5%和26%，事实证明LR和FL模型略优于人工神经网络模型。

关键词:洪水预报;水库流入;模糊逻辑;人工神经网络;洪水;1 引言洪水预报是是水库管理系统最重要的任务之一。

经济损失的大小取决于对洪水管理认识的重要性，一个高效的洪水警报系统不仅可以减轻洪水泛滥对于经济造成的损害，同时可以大大提高公共安全,。

洪水预报无疑是一个具有挑战性的领域,是一个推动时代产生巨大文学性发展的领域((Xiong et al,2001;Gopalcuinar and James, 2002; Chau , 2005; Tayfur and Singh， 2006);特别是降雨径流关系已被公认为是非线性的。

虽然概念模型允许深刻理解其水文过程,但是在分水岭的研究中它的校准需要收集大量的物理属性 (例如,地形特征和河流网络、降雨和径流)，可能是昂贵的和非常耗时。

由于先进的物理模型需求庞大的数据和相关模型的校准很长的计算时间，所以先进的物理模型进行实时预测可能不是很理想。

大坝变形监测数据分析与预警系统设计随着工业和人口的快速增长，对水资源的需求不断增加，大坝的建设已成为解决水资源问题的重要手段。

然而，在大坝建设和运营的过程中，安全问题是一个一直以来备受关注的话题。

大坝因为受到地质灾害、水压力、沉降和变形等因素的影响，可能出现破坏性变形，对周边环境和居民造成极大的威胁。

因此，建立一个可靠的大坝变形监测数据分析与预警系统是至关重要的。

一、大坝变形监测数据分析1. 数据采集：为了实时监测大坝的变形情况，首先需要利用多种传感器对大坝进行布置。

这些传感器可以包括位移传感器、压力传感器、倾斜传感器等，以获取大坝各个部位的实时数据。

此外，可以利用卫星雷达遥感和无人机等先进技术获取更全面和完整的大坝变形数据。

2. 数据传输和存储：采集到的大量监测数据需要通过高效稳定的数据传输网络传输到数据中心，并利用云计算平台对数据进行处理和分析。

大坝监测数据的存储可采用分布式数据库技术，确保数据的安全性和可靠性，并提供快速的获取和检索功能。

3. 数据处理和分析：对采集到的大坝监测数据进行实时处理和分析是保证系统高效性的关键。

数据处理算法可以运用统计学方法、时间序列分析方法和机器学习等，以识别大坝的变形趋势和规律。

例如，可以利用主成分分析、聚类分析和监督学习算法等方法，从大量数据中提取出关键的特征和指标。

4. 可视化展示：大坝监测数据的可视化展示有助于工程师和决策者对大坝的变形情况进行直观的了解和判断。

可以利用图表、曲线和地理信息系统等工具，将大坝监测数据以直观形式展示出来，并实现数据的实时更新和动态显示。

二、预警系统设计1. 预警指标的确定：根据大坝的结构特点和监测数据的分析结果，确定一些关键的指标作为预警的依据。

这些指标可以包括大坝位移、沉降速率、压力变化等，通过对这些指标的监测和分析，可以判断大坝是否存在变形风险，并进行及时的预警。

2. 预警模型的建立：基于历史监测数据和变形规律，可以通过建立预警模型来预测大坝的变形趋势。

文章编号:1672-8262(2009)03-112-04 中图分类号:T V698111 文献标识码:B 改进的BP 神经网络在大坝变形监测中的应用杨刚13,曾凡祥23　收稿日期:2008—06—24作者简介:杨刚(1982—),男,助理工程师,主要从事工程测量工作。

(11芜湖市勘测设计研究院,安徽芜湖241000;　21广州海洋地质调查局,广东广州　510760)摘　要:BP 算法能够为大坝的变形预报提供较好的预测值,且具有较高的精度。

依据BP 算法的特性,提出了通过添加学习速率自适应与附加动量项的方法来提高BP 算法的运算速度;并对此改进策略进行了试验论证。

关键词:神经网络;BP 神经网络;变形监测1　引　言作为一种新兴的、功能强大的信息处理方法,与传统信息处理方法相比,神经网络的最大优点是避免了知识表达的具体形式,不必像统计模型那样要求一定的前提假设和事先的确定因子,而且在理论上可实现任意函数的逼近。

此外,神经网络所反映的函数关系不必用显式的函数表达式表示,而是通过调整网络本身的权值和阈值来适应,具有很强的非线性映射能力[1,2]。

目前,BP 神经网络研究已在大坝的变形监控应用方面取得了一定的成果,但同时我们还应看到,标准的BP 神经网络仍具有训练速度慢的特点[3,4,5],本文对BP 算法进行了改进,将其运用到大坝变形监测中,分析改进后的BP 算法性能,并与改进前的BP 算法进行了比较分析。

2　BP 神经网络原理BP 算法的主要思想是把学习分为两个阶段[1]:第一阶段(正向传播过程),给出输入信息,通过输入层经隐含层逐层处理并计算每个单元的实际输出值;第二阶段(反向过程),若在输出层未得到期望的输出值,则逐层递归地计算实际输出与期望输出之差(即误差),以便根据此差调节权值,具体些说,就是可对每一个权重计算接收单元的误差值与发送单元的激活值的积。

权重的实际改变可由权重误差微商一个模式一个模式地计算出来,即他们可在这组模式集上进行累加。

第19卷第2期 测　绘　工　程 Vol.19№.22010年4月 EN GIN EERIN G O F SU RV EYIN G AND MA PP IN G Apr.,2010基于神经网络的大坝位移模型分析李美娟,胡伍生(东南大学,江苏南京210096)摘　要:结合某大坝工程实测数据,建立该大坝位移量和相关因子的逐步回归模型和神经网络模型,并对两者模型结果进行比较,结果表明神经网络方法在大坝变形分析和预报方面效果良好。

关键词:大坝;监控模型;神经网络中图分类号:TV698.1 文献标志码:A 文章编号:100627949(2010)022*******Resear ch on the dam displacement model ba sed on BP N eural net w or kL I Mei 2juan ,HU Wu 2sheng(Southea st Univer sit y ,Nanjing 210096,China)Abstract :The st epwi se regression model a nd B P Ne ural net wor k model are i nt roduced ,and t hen a st epwi se regression mo del and a B P Ne ural net wor k model are buil t wit h dam di splaceme nt a nd correlat ed factors on t he basi s of monitoring data of a dam.A compari so n shows t hat t he B P Neural net wor k model i s bet ter.K ey w or ds :dam ;moni tori ng model ;Neural net work 收稿日期262基金项目国家63计划资助项目(Z )作者简介李美娟(6),女,硕士研究生 20世纪30年代以来国际上相继发生了Vajont (意)、Malpa sset (法)、Teton (美)等著名的垮坝事件。

基于机器学习的大坝变形监测与预测研究大坝是重要的水利工程设施，而大坝变形监测与预测对于保障大坝的安全运行具有重要意义。

基于机器学习的大坝变形监测与预测研究能够为大坝的安全管理提供可靠的支持。

本文将围绕这一主题展开讨论，包括机器学习的基本原理、大坝变形监测的方法与技术、基于机器学习的大坝变形预测模型等内容。

首先，我们来了解一下机器学习的基本原理。

机器学习是一种人工智能的分支领域，通过利用统计学和算法让计算机自动学习和改进性能。

在大坝变形监测与预测研究中，机器学习可以通过训练模型来识别大坝变形的模式和特征，从而进行监测和预测。

在大坝变形监测方面，有多种方法和技术可以应用。

常见的方法包括测量和监测大坝的应变、位移、倾斜等物理量，并利用传感器获取实时数据。

这些数据可以帮助我们了解大坝的变形情况，但由于数据的复杂性和不确定性，传统的监测方法面临着一些限制。

基于机器学习的大坝变形监测方法可以通过学习大量的监测数据和已知的变形模式，来建立数据之间的关联和预测模型，从而更准确地识别和监测大坝的变形情况。

基于机器学习的大坝变形监测与预测研究还可以结合其他领域的技术，如数据挖掘、图像处理和信号处理等。

其中，数据挖掘可以用于从大量的监测数据中发现隐藏的模式和规律，进一步提高预测模型的准确度和可靠性。

图像处理技术可以用于从监测图像中提取变形特征，帮助我们更直观地观察和识别大坝的变形情况。

信号处理则可以用于处理传感器采集的数据，提取出有用的信息。

基于机器学习的大坝变形预测模型是实现大坝变形的预测和预警的关键。

通过收集和分析大量的监测数据，可以建立监测数据和大坝变形之间的关系模型。

常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。

这些方法可以通过训练模型，自动学习和识别大坝变形的模式和规律，从而实现较准确的预测和预警。

然而，基于机器学习的大坝变形监测与预测研究仍面临一些挑战。

首先是数据的质量和可靠性问题，监测数据的准确性和完整性对于建立和训练准确的模型至关重要。

大坝变形分析与预报监测对大坝安全的意义可简明地概括为：监测是基础，分析是手段，预报是目的。

监测涉及到许多新技术的应用，分析与预报则涉及到多学科交叉的许多方法和理论。

针对大坝变形，现将分析与预报方法和有关理论归纳于下，仅供同行和邻行专家参考。

1 变形观测资料的预处理包括对于用各种方法获取的观测值做完整性、可靠性检查，进行粗差剔除，离群观测值处理，对时间序列做等间隔插补，绘制变形过程曲线，进行趋势分析，将经过预处理后的观测值入库管理。

2 监测网数据处理方法对于监测网的数据处理属于变形的几何分析范畴，包括确定相对或绝对变形量的大小、几何分布和变化规律。

变形监测网一般由参考网和相对网组成，对于监测网周期观测数据处理，主要是确定稳定点，估计变形点相对于稳定点（或基准）的变形。

对于零期和一期观测，多采用秩亏自由网平差或拟稳平差法做变形分析，一旦确定存在稳定点，则仍以稳定点为基准进行约束平差为宜。

周期观测点场稳定性的统计检验与判别，通常采用平均间隙法和最大间隙法。

对于监测滑坡体的周期观测网，在获取到各期监测点的位移值后，可采用聚类分析法进行变形模式的拓朴约束识别，自动划分变形块体和估计各块体的变形模型参数。

3 回归分析法取变形（称效应量，如各种位移值）为因变量，环境量（称影响因子，如水压、温度等）为自变量，根据数理统计理论建立多元线性回归模型，用逐步回归法可得到效应量与环境量之间的函数模型，用这种方法可做变形的物理解释和变形预报。

因为它是一种统计分析方法，需要效应量和环境量具有较长且一致性较好的观测值序列。

在回归分析法中，当环境量之间相关性较大，可采用岭回归分析；如果考虑测点上有多个效应量，如三向垂线坐标仪、双向引张线仪，二向、三向测缝计的观测值序列，则可采用偏回归模型，该模型具有多元线性回归分析、相关分析和主成份分析的功能，在某些情况下优于一般的逐步线性回归模型。

4 时间序列分析法大坝变形观测中，在测点上的许多效应量如用垂线坐标仪、引张线仪、真空激光准直系统、液体静力水准测量所获取的观测量都组成一个离散的随机时间序列，因此，可以采用时间序列分析理论与方法，建立p 阶自回归q阶滑动平均模型ARMA（p、q）。

改进的神经网络模型在大坝安全监测预报中的应用导言近年来，随着大坝建设的不断增加，大坝安全监测和预报的重要性日益凸显。

传统的大坝监测方法往往依赖于人工观测和传感器技术，但这些方法存在着数据收集和处理效率低、预测精度不高等问题。

为了提高大坝安全监测的效果，我们提出了一种基于改进的神经网络模型的方法，该方法通过建立一个准确预测大坝安全状况的模型来提高监测和预测的准确性。

背景大坝在水利工程中起着至关重要的作用，然而，大坝在使用过程中面临着各种风险，如裂缝、变形、渗流等。

为了确保大坝的安全运行，及时监测和预测大坝的安全状况就显得尤为重要。

传统的大坝安全监测方法往往依赖于人工观测和传感器技术。

然而，这些方法存在着数据收集和处理效率低、预测精度不高等问题。

方法为了解决传统大坝监测方法存在的问题，我们提出了一种基于改进的神经网络模型的方法。

该方法包括以下几个步骤：1.数据收集和预处理：首先，我们收集大量与大坝安全相关的数据，如大坝的渗流情况、变形情况等。

然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和标准化等步骤，以确保数据的准确性和一致性。

2.特征提取：在数据预处理完成后，我们需要从原始数据中提取有用的特征。

常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、小波变换等。

通过特征提取，我们可以将原始数据转化为具有更好表达能力的特征向量。

3.模型训练：在特征提取完成后，我们可以使用改进的神经网络模型进行训练和优化。

该模型采用了多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）结构，并引入了改进的激活函数和优化算法，以提高其拟合能力和泛化能力。

4.模型评估和预测：训练完成后，我们可以使用测试数据对模型进行评估。

评估指标包括均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等。

根据评估结果，我们可以判断模型的预测精度，并使用该模型进行大坝安全状况的预测。

基于MEA-WNN的大坝变形预测作者：朱毅莫勇来源：《南方国土资源》 2017年第5期大坝变形受诸多因素的共同影响呈现出复杂的非线性特征，直接建立变形量与影响因子的关系模型较为困难[1]。

近几年，神经网络模型因可以实现任意空间的非线性映射而广受研究者的关注[1]，尤其是小波神经网络具有自适应、自学习和非线性拟合能力，使其备受青睐。

针对人工神经网络自身存在的一些不确定因素，且存在极易陷入局部极小值、泛化能力不强或过拟合等缺陷[2]，研究者提出了许多优化神经网络的方法，并将其统称为启发式随机搜索算法，又将其称为进化算法（EvolutionaryComputation，简称EC），该算法的特点是群体搜索。

进化算法已被成功地应用到解决复杂的组合优化问题、图像处理、人工智能、机器学习等方面，如邓凯[3] 等利用遗传算法全局寻优和BP 局部寻优相结合，提高了传统BP 神经网络的计算精度和收敛速度。

但是进化算法存在的问题和缺陷也不能忽视。

孙承意等人于1998 年提出了思维进化算法（MindEvolutionary Algorithm，简称MEA），该算法沿袭了遗传算法的一些基本概念，但同时又有自己的特点。

张以帅[4] 等将MEA 优化BP 神经网络模型应用于天然气短期负荷预测，取得了较好的效果；赵辰[5] 等利用思维进化法优化BP 后的模型并进行财务危机预警研究，表明该算法是可行的。

基于上述研究，笔者提出基于思维进化算法优化的小波神经网络（MEAWNN）预测模型，并与WNN 模型、GA-WNN 模型进行对比分析，验证该模型在大坝变形监测中的实用性和可行性。

1 小波神经网络小波神经网络（Wavelet Neural Network，简称WNN）是一种以BP 神经网络拓扑结构为基础，把小波基函数作为隐含层节点的传递函数，信号向前传播同时误差反向传播的神经网络。

小波神经网络权值参数修正算法类似于BP 神经网络权值修正算法，采用梯度修正法修正网络的权值和小波基函数参数，从而使小波神经网络预测输出不断逼近期望输出。

基于人工神经网络的重力坝安全可靠度分析引言：重力坝是一种常用的水利工程形式，用于拦截水流和提供稳定的水源供应。

然而，随着重力坝结构的老化和环境的变化，重力坝的安全可靠性变得尤为重要。

本文将介绍基于人工神经网络的重力坝安全可靠度分析方法，以期提供一种全面评估重力坝稳定性的有效工具。

一、背景重力坝是一种由土石及混凝土等建筑材料构成的大型水利工程结构，常用于提供水源、调节河流、防洪灌溉等功能。

然而，由于自然力的作用以及人为因素的影响，重力坝存在着多种潜在的安全风险，包括坝体变形、渗漏、砂浆材料的劣化等。

二、现有方法的局限性目前，重力坝安全可靠度的评估主要基于传统的统计学和力学分析方法。

但是，这些方法在处理复杂的系统问题时往往面临挑战，无法全面考虑各种因素的影响。

此外，传统方法需要大量人工输入和繁琐的数据处理过程，效率较低。

三、基于人工神经网络的重力坝安全可靠度分析方法基于人工神经网络的重力坝安全可靠度分析方法通过模拟大脑神经元之间的相互作用，构建了一个非线性、自适应的数学模型，可以更准确地预测和评估重力坝的稳定性。

1. 数据收集在使用人工神经网络进行分析之前，需要收集大量的与重力坝相关的数据，包括坝体结构、材料特性、环境条件等。

这些数据将作为神经网络学习和训练的依据。

2. 网络构建选择适当的神经网络结构非常重要。

对于重力坝安全可靠度分析，常用的网络结构包括前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）。

根据具体的问题和数据特点选择最合适的网络结构。

3. 输入输出设定将收集到的数据分为输入和输出，在这里输入可以是与重力坝相关的各种参数，如坝体尺寸、材料特性等；输出可以是重力坝的安全性评估，如坝体应力、变形等。

4. 网络训练和测试通过使用已有的数据对神经网络进行训练，并利用所得到的模型对新数据进行测试。

训练过程需要进行多次迭代，以使网络逐步优化，并得到更准确的结果。

TECHNOLOGY AND INFORMATION科学与信息化2023年7月上 55RBF神经网络模型在大坝变形分析中的应用唐加云湖南智谋规划工程设计咨询有限责任公司 湖南 株洲 412007摘 要 如今，水库大坝作为城市建设的主要基础设施，其安全问题受到越来越多人的关注，这也促使大坝安全监测工作越发重要。

构建大坝变形分析的RBF神经网络并做好相应的预测，可有效提高模型预测的精度，还能更接近工程实际，具有极高的实用价值。

针对此，本文围绕RBF神经网络模型进行了分析，对该模型在大坝变形分析中的应用进行了探讨。

关键词 RBF神经网络模型；大坝变形分析；应用；原理Application of RBF Neural Network Model in Dam Deformation Analysis Tang Jia-yunHunan Zhimou Planning and Engineering Design Consulting Co., Ltd., Zhuzhou 412007, Hunan Province, ChinaAbstract At present, as the main infrastructure of city construction, the safety of reservoir dam is receiving more attention by people, which makes the dam safety monitoring more important. The construction of RBF neural network for dam deformation analysis and the corresponding prediction can effectively improve the accuracy of model prediction, and is more close to engineering practice, with high practical value. In this paper, the RBF neural network model is analyzed and its application in dam deformation analysis is discussed.Key words RBF neural network model; dam deformation analysis; application; principle引言就目前而言，BP 神经网络广泛应用到了大坝变形分析与预测工作中，但因BP 属于全局逼近网络，对于每一输入输出数据都要对比，网络权值也需调整，这在一定程度上致使网络学习速度很难提升。

基于人工神经网络的大直径盾构隧道施工地层变形预测分析引言随着我国城市化建设的快速推进，为解决城市有效用地不足、交通拥堵等问题，城市地下空间开发利用迎来了大发展[1-2]。

盾构法凭借其自动化程度高、施工速度快、对环境影响小等优点得到了广泛的应用。

盾构隧道开挖不可避免地会对隧道周围土体产生扰动，引起土体的移动和变形，当变形超过一定限度时，则会对隧道工程施工、周边建(构)筑物和管线等产生影响，甚至诱发重大的工程事故。

对于城市密集区的大直径盾构隧道，由于市区内建(构)筑物繁多，地铁、市政道路纵横交错，地下管线错综复杂，同时大直径隧道开挖土体多，对周边地层的扰动也更为突出，因此对于施工过程的地层变形历时变化预测具有重要意义[3-4]。

为了最大限度地减少施工过程中对地层的扰动，减少地层移动和变形，实现隧道工程正常掘进和周边环境安全保护，对施工中地层变形的实时、精确预测尤为重要，国内外地下工程方向的研究学者也对此进行了系列研究。

但由于岩土体具有不均匀性与随机性以及盾构施工对地层变形影响因素的复杂性和多耦合性，使得我们在研究盾构施工引起的地层响应时不可能像研究其他建筑结构一样得到精确的力学模型和数值解，这也使得盾构施工引起地层响应的分析和预测方法多种多样，概括起来主要有：经验公式法[5-6]、理论解析法[7-8]、现场监测法[9-10]、数值模拟法[11-12]、模型试验法[13-14]和人工智能分析法[15-16]。

传统的基于岩石力学和土力学地层变形分析理论和预测方法需要确定的力学模型、确定的岩土体参数和确定的计算理论，这与岩土体作为一种非均质、各向异性且具有流变特性的复杂介质特性产生冲突，加之一般工程的地质条件都很复杂，使得这类方法在建立模型时产生了困难，同时此类方法也难以充分考虑施工中盾构机掘进参数和施工条件对于地表沉降的影响。

而近年来兴起的神经网络预测方法由于具有良好的自适应学习能力和非线性映射能力，能够充分挖掘输入监测数据的潜在规律，对于盾构系统多因素耦合，求解过程繁琐的地表沉降预测过程表现出巨大的优越性。

基于神经网络的变形预报方法研究的开题报告一、选题背景及意义天气预报作为人们日常生活中不可或缺的一部分，对于决策和生产等方面都有着重要的影响。

然而，由于大气环境的复杂性，天气预报的准确性和时间范围一直是人们关注的焦点。

特别是在近年来出现的极端天气和气候变化情况下，传统的数值预报方法面临着一定的挑战和不足。

变形预报是一种新兴的预报方法，其基本思路是通过观测资料或者数值预报资料，对上层大气环流场的变化趋势进行分析，从而对接下来短期内的天气变化进行预测。

然而，目前变形预报方法还存在一定的不足，如其对于人为因素的干扰较大，且预报过程中需要耗费大量的人力和时间进行数据分析和处理。

近年来，随着机器学习和深度学习技术的飞速发展，利用神经网络对气象数据进行学习和预测的方法也逐渐受到了广泛关注。

因此，本文旨在基于神经网络的变形预报方法的研究，以期提高变形预报的准确性和效率，为气象预报工作的发展做出积极的贡献。

二、研究内容和目标本文将基于神经网络对气象数据进行学习和预测，进一步提高变形预报的准确性和效率。

具体研究内容如下：1.对现有变形预报方法进行分析和总结，选择适合神经网络的变形预报方法。

2.分析气象数据的特征，建立合适的神经网络模型，通过学习已有的数据进行预测。

3.设计神经网络模型的训练和测试方法，对模型进行评估和优化，提高预测准确性和效率。

三、研究思路和方法本文将采用以下研究方法：1.文献综述：在深入研究变形预报方法和神经网络技术的基础上，对已有文献进行深入分析和总结，综合现有技术，确定研究思路和方案。

2. 数据分析和处理：对于气象数据进行统计和分析，挖掘数据中的规律和特征，为建立神经网络模型提供依据。

3.神经网络建模：根据数据特征，选择合适的神经网络结构，构建变形预报的神经网络模型，并进行参数优化，提高预测准确性。

4. 神经网络训练和测试：将建好的神经网络模型进行训练，并进行模型测试和验证，在模型准确率和效率方面进行分析和评估。

基于GA-LMBP网络模型的小浪底大坝3维变形预报分析王新志;陈伟【期刊名称】《测绘与空间地理信息》【年(卷),期】2012(035)007【摘要】BP神经网络在大坝监测资料分析处理中有广泛的应用,本文针对改进的BP神经网络:LM-BP网络模型的不足,采用遗传算法加以改进,建立了一种基于遗传算法和LM-BP网络模型的大坝3维变形预报模型GA-LMBP网络模型.将GA-LMBP网络模型应用于小浪底大坝3维变形预报分析中,取得了很好的预报效果,证明了GA-LMBP网络模型是一种行之有效的大坝变形分析预报模型.%The BP neural network is widely used in the analysis and processing of the dam monitoring data. Aiming at solving the insufficiencies of the improved BP neural - network — GA — LMBP model, this paper used the genetic algorithm to improve it, and develops the GA - LMBP network model which can be used in the three - dimensional deformation forecast of the dam. The GA - LMBP network model is applied to the 3D deformation forecast and analysis of Xiaolangdi dam and achieves a very good prediction effect, which proves that the GA - LMBP is an effective network model for the forecast and analysis of the dam deformation.【总页数】4页(P95-97,100)【作者】王新志;陈伟【作者单位】南昌工程学院,江西南昌330029【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.基于神经网络模型的某大坝混凝土弹性模量时变规律反演分析 [J], 朱国金;胡灵芝;顾冲时;苏怀智2.基于主成分分析与BP神经网络模型的大坝渗流监测资料分析 [J], 田伟;魏光辉;高强3.基于小波变换分析小浪底大坝渗流监测数据 [J], 宋书克;魏立巍;辛星召;娄渊知4.基于Sentinel-1A影像的小浪底大坝稳定性时序InSAR分析 [J], 徐东彪;冯瀚;闫世勇5.基于Matlab的土石坝变形分析BP神经网络模型的建立——以哈尔滨西泉眼水库大坝为例 [J], 潘洁晨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。