基于实例推理的堤防防渗加固方法选择
针对堤防工程防渗加固方法的优选问题,充分借助已有工程的加固案例,综合应用基于实例的推理(Case Based Reasoning,CBR)方法和自组织特征映射神经网络(SOFM),在对影响加固方法选择的主要因素分析基础上,研究建立了加固工程和实例之间相似性的计算公式;利用自组织特征映射神经网络高度的自组织性和自适应性,对实例库中的实例进行动态聚类,提出了基于SOFM为检索机制的实例检索模型.将所述模型和方法应用于某实际工程,研究了该堤防工程防渗加固方案生成的实现过程,分析了模型和方法的有效性.算例表明,利用文中所建模型,能够缩小实例检索的范围,提高了检索的效率;由于有效利用了以往加固实例中积累的经验和知识,减少了对专家的依赖,可提高加固方法选择的效率和加固决策的智能化水平.
堤防工程 防渗加固方案 最优决策 实例推理 自组织特征映射神经网络
张林海 苏怀智 李皓
河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098;河海大学水利水电学院,南京210098 河海大学水利水电学院,南京210098;水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,南京210098
国内会议
全国大坝安全监测技术信息网2014年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
山西大同
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337-345
2014-10-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)