基于AFSA-RBF神经网络的混凝土平板坝变形监测模型

摘要：

针对混凝土平板坝水平位移监测序列呈非线性以及周期性变化的特点,采用经验模态分解(EMD)的方法对混凝土平板坝水平位移监测序列进行分解,并采用计算信噪比最大值的方法对信号进行去噪,得到最优的去噪效果.面板坝的坝顶上下游方向水平位移主要受上下游水位和环境温度的影响,据此建立普通RBF和AFSA-RBF神经网络模型,并对混凝土平板坝上下游方向水平位移进行预测,对比两种模型预测样本的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)以及平均相对误差绝对值(MRE).结果表明,AFSA-RBF神经网络模型预测误差比较小,效果较好.该方法为分析混凝土平板坝工作性态和安全监测及预测提供一种新的方法。

关键词： 混凝土平板坝 变形监测模型 水平位移 AFSA-RBF神经网络

作者: 赵鲲鹏

作者单位: 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京,210098;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,江苏南京,210098;河海大学水利水电学院,江苏南京,210098

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国水力发电工程学会大坝安全专委会2015年会暨大坝安全检测技术与新仪器应用学术交流会

会议地点: 西宁

会议语种:中文

页码: 469-475

在线出版日期: 2015-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）