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2005年03月11日

吴中如，徐洪钟，施斌，王建

水利学报，2003（6）：111～114，-0001，（）：

-1年11月30日

为了评价水位、温度赞美环境量对大坝观测效应量的综合影响程，并由此定量分析评价大坝的运行状态，提出了确定大坝观测效应量的各分量比例的神经网格方法。根据大坝的观测资料，利用误差反向传播的神经网络（BP网络）建立效应量与环境量关系的神经网络模型，BP网络的输入变量为水位、温度、时效等环境量因子，网络的输出变量为效应量。利用网络的权值来表示网络的输入变量对网络的输出变量的影响程度，从而确定水位、温度等分量占效应量的比例。文章通过工程实例验证了该方法的有效性。结果表明，该方法简便实用，可定量分析水位、温度等环境对效应量度影响程度，有助于进一步分析大坝的安全性态。

大坝，神经网络， BP网络，效应量，环境量，比例

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2005年03月11日

【期刊论文】相空间神经网络模型在大坝安全监控中的应用

吴中如，徐洪钟，李雪红

水利学报，2001（6）：67～71，-0001，（）：

-1年11月30日

摘要

本文将混沌理论和神经网络理论相结合，并针对某一混凝土重力坝水平位移实测值建立相空间模糊神经网络预报模型。首先对水平位移的实测序列，进行曲相空间重构，求算关联维，说明该序列存在混沌成分和奇异吸引子；应用自适应模糊神经网络，对水平位移实测序列构成的相点，对立相空间神经网络模型。计算结果表明，相空间神经网络模型用于大坝监控中是可行的，其预报精度优于常规的统计回归模型，能揭示大坝的非线性性质，能更好地对大坝运行性态进行分析。

大坝，模糊神经网络，混沌，相空间，预报