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本文研究了基于综合应用人工神经网络和演化算法的位移反演分析方法,并将此方法应用于三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝的变形反演分析中。以茅坪溪一期工程原型观测成果为依据,反演出能够正确反映坝体变形特性的邓肯-张EB模型参数,从而预测了施工期末和蓄水期末该坝的变形特性,并基于总应力法研究了心墙水力劈裂破坏发生的可能性,为茅坪溪堆石坝运行期的安全生产提供依据。研究结果表明,茅坪溪心墙堆石坝不会发生水力劈裂破坏,该坝蓄水后虽然水压上升,但心墙仍是安全的。 相似文献
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人工神经网络在水环境质量评价中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
为了将人工神经网络应用于水环境质量评价,应用了人工神经网络B—P算法,构造了水环境质量评价模型,该模型应用于实例评价结果表明,人工神经网络用于环境质量评价具有客观性,通用性和实用性。 相似文献
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基于神经网络的洪水预报研究 总被引:26,自引:5,他引:21
人工神经网络通过神经元之间的相互作用来完成整个网络的信息处理,具有自学习和自适应等一系列优点,因而用它来进行洪水预报是可行的.对洪水预报问题,初步建立了基于神经网络的洪水预报系统,给出了应用实例. 相似文献
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以影响太湖入湖河流水质的24个因子值为研究对象,将PSO算法与SVM算法相结合。PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g,以利于快速、高效地确定c和g的全局最优值;SVM算法基于最优的c和g,分别以24,21,18,15,12,9和6个因子作为特征向量预测水质的污染程度。结果表明,当特征向量为9个影响因子时预测率最高。其参数c=18.56,g=1.35,对应的预测率为:全局预测率92.59%,重度污染水质预测率88.89%,轻度污染水质预测率94.45%。因此,通过PSO和SVM混合算法,可以确定影响太湖入湖河流水质的主要因子,利用这些主要因子对水质进行预测预警,不但可以节省时间,而且可以得到精确的结果。 相似文献
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为了研究电力系统的连通可靠性,介绍了网络连通性分析中常用的三种算法(图论法、模糊数学法、Warshall算法)及各自存在的问题。针对现有算法在求解传递闭包过程中未考虑对角线元素的问题,提出了基于 Warshall算法的假定算法。对此算法进行探讨后提出了可以避免偏差和考虑对角线元素处理的三角形算法,并进行推理及证明。基于川北地区 110 kV 发电站与变电站的可靠性,进行了电力系统连通可靠性的实例分析,对比验证了三角形算法的高效性。为大型网络系统连通可靠性分析提供了理论依据。 相似文献
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