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《基于云模型的算法改進(jìn)及其在土石壩變形分析和預(yù)測(cè)中的應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、刪必必分類gP22壤專夫滓碩士學(xué)位論文基于云模型的算法改進(jìn)及其在土石壩變形分析和預(yù)測(cè)中的應(yīng)用導(dǎo)師姓名職稱申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別論文提室日期學(xué)位授予單位楊海彥工騰軍剮教授碩士2009年5月9日學(xué)科專業(yè)名稱大地測(cè)量學(xué)與測(cè)量工程論文答辯日期2009年5月25日長(zhǎng)安大學(xué)答辯委員會(huì)主席學(xué)位論空評(píng)閱人粱蜩教授摘要大壩變形監(jiān)測(cè)是其安全監(jiān)測(cè)的一個(gè)重要部分，是確保大壩安全運(yùn)行的重要措施，也是檢驗(yàn)設(shè)計(jì)成果和施工質(zhì)量的有效手段。大量的變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中隱含著大壩的變形規(guī)律，因此，及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)大壩的變形監(jiān)測(cè)資料進(jìn)行分析，并建立監(jiān)測(cè)模型，進(jìn)行科學(xué)預(yù)報(bào)，是十分重要的。本文結(jié)合小浪底大壩沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，應(yīng)用云模型和基于云
2、模型的兩個(gè)改進(jìn)算法從以下幾個(gè)方面進(jìn)行研究：1、詳細(xì)介紹了云模型的定義和基本特征、正向云和逆向云發(fā)生器、云的不確定性推理及云變換，并結(jié)合小浪底大壩沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了定性分析與定量分析之間的轉(zhuǎn)換，驗(yàn)證了云理論的精髓——定性定量之間的不確定性轉(zhuǎn)換模型。2、論述了基于云變換的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)擬合方法，給出了擬合方法具體的實(shí)現(xiàn)步驟，應(yīng)用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析，將擬合結(jié)果與最小二乘分段擬合方法得到的結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果表明，基于云變換的擬合精度更高。3、建立了小浪底大壩沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的普通三次指數(shù)平滑模型，針對(duì)普通指數(shù)平滑法中選擇平滑系數(shù)的問(wèn)題，給出了基于云邏輯推理的平滑系數(shù)確定方法，對(duì)原指數(shù)平滑模型
3、進(jìn)行改進(jìn)，并應(yīng)用監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明改進(jìn)的模型在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)擬合和預(yù)測(cè)方面有一定的優(yōu)勢(shì)。4、結(jié)合云模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)勢(shì)，給出了應(yīng)用云模型改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體方法，即應(yīng)用云模型的三個(gè)數(shù)字特征值來(lái)確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建模時(shí)需要的部分參數(shù)。應(yīng)用小浪底大壩沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和同時(shí)期的庫(kù)水位、溫度、時(shí)效數(shù)據(jù)，建立了兩種常用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：①基于正交最小二乘法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，②基于最近鄰聚類算法的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：同時(shí)，應(yīng)用相同的數(shù)據(jù)建立改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。結(jié)果表明，改進(jìn)模型的擬合預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)較好，同時(shí)，改進(jìn)的方法考慮了樣本數(shù)據(jù)中的模糊性和隨機(jī)性，
4、經(jīng)過(guò)分析，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的方法在精度方面仍然有較大的提高空間。關(guān)鍵詞：大壩，變形監(jiān)測(cè)，云模型，指數(shù)平滑法，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AbstractDeformationmonitoringofdamisanimportantpartofsafetymonitoring，isimportantmeasureofensuringsafeoperationofthedam，isalsoeffectivemeanofinspectingdesignachievementsandthequalityoftheproject．Alargeamountofmonitoringdataimplicatedd
5、eformationrulesofdam．Therefore，itisveryimportantforanalyzingthedamdeformationmonitoringdata，establishedmonitoringmodeltimelyandaccurately,thenpredictedscientifically．Basedonthemonitoringdataofxiaolangdidam，theapplicationofcloudmodelandtwoalgorithmsbasedonthecloudmodelfromthefollowingseveral
6、aspects：Introducedthedefinitionofcloudmodelandbasiccharacteristics，forwardcloudgeneratorandbackwardcloudgenerator，clouduncertaintyreasonandcloudtransform．Basedonthexiaolangdidamsettlementmonitoringdata，realizedtheconversionbetweenthequalitativeanalysisandquantitativeanalysis，andvefifidthees
7、senceofcloudtheor)k-theuncertaintytransformationmodelbetweenqualitativeandquantitative．Then，discussedthefittingmethodofmonitordatabasedonthecloudtransform，ingoducedthespecificimplementationsteps，givedanexamplebaseontheactualmonitordata，comparedtheresulto
