刘昊元
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 供职机构：天津大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：水利工程更多>>
- 心墙堆石坝变形的组合预测模型与应用研究
- 大坝变形通常是由于多种因素的复杂耦合作用而产生的，具有高度的复杂性和不确定性。其不确定性主要体现在由于资料不完备或考虑因素不全面而产生的灰色特性和各个影响因素与大坝变形之间存在的模糊性，目前还没有一种可以完全确定的模型和...
- 刘昊元
- 关键词：心墙堆石坝大坝变形
- 基于ANFIS-GM的心墙堆石坝变形预测被引量：10
- 2015年
- 本文提出采用自适应网络模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)优化灰色理论模型(Grey Model,GM)的建模方法来研究预测大坝变形。ANFIS-GM模型综合考虑了由于资料不完备、考虑因素不全面而产生的灰色特性和各影响因素与大坝变形之间存在的模糊特性。该模型相比于GM模型不仅考虑了大坝变形的灰色特性,而且还考虑了水位变化速率、填筑速率与大坝变形的模糊关系。通过心墙堆石坝沉降变形的实例分析,表明该模型比GM模型误差更小。同时,该模型具有处理小样本,自组织、自学习、自适应,模糊推理的综合能力。
- 钟登华刘昊元佟大威刘玉玺吴斌平刘肖军
- 关键词：心墙堆石坝大坝变形自适应网络模糊推理系统
- 考虑时间影响的神经网络组合模型对心墙堆石坝变形的预测研究被引量：13
- 2016年
- 大坝变形通常是由于多种复杂耦合因素而致,并且是具有高度的灰色性和模糊性的不确定性系统。由于多因素影响下的大坝变形问题没有确定性数学物理关系公式解决,而组合模型能够充分利用各子模型的有用信息,较单一模型更能够反映大坝变形的复杂性和不确定性,是更为科学预测分析大坝变形的方法。目前国内外学者缺乏对于大坝变形的组合预测模型的研究并且没有考虑时间因素对组合模型权重影响;针对此问题,本文以灰色模糊模型(ANFIS-GM模型)和遗传神经网络模型(GA-BP模型)作为子模型,采用考虑时间影响的神经网络模型作为组合模型权重的求解方法,对大坝变形进行预测。通过西南某心墙堆石坝的实例分析表明:该模型能综合其子模型的优势,获得更高的精度,同时也比未考虑时间影响的最小误差平方和组合模型具有更高的精度,它比最小预测误差平方和组合模型精度平均高10.50 mm。
- 吴斌平岳攀鄢玉玲钟登华刘昊元
- 关键词：心墙堆石坝大坝变形
