Matlab仿真平台下大坝位移BP神经网络模型研究.pdf

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1、第30卷第1期长江科学院院报Vol．30No．12013年1月JournalofYangtzeRiverScientificResearchInstituteJan．2013DOI:10．3969/j．issn．1001－5485．2013．01．0202013，30(01):99－101Matlab仿真平台下大坝位移BP神经网络模型研究朱凤林，韩卫(辽宁省白石水库管理局，辽宁朝阳122000)摘要:基于人工神经网络的非线性映射能力，应用Matlab7．1网络仿真平台，结合辽宁省白石水库多年大坝位移实测数据，建立了3种不同改进BP算法的多层前馈神经网络模型。并通过LM算法、BR算法、GD

2、X算法的BP网络模型的拟合、预报结果，对3种模型的应用效果进行了比较分析，得出了LM算法的BP网络更适合用于建立坝顶位移监控模型的结论，以实现对大坝位移实时、有效的监控。关键词:Matlab;大坝位移;BP神经网络;改进优化;预报中图分类号:TV698．21文献标志码:A文章编号:1001－5485(2013)01－0099－03MATLAB语言是美国TheMathWorks公司开发的反向传播2个过程组成。输入层各神经元负责接的用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计收输入信息，并传递给隐层各神经元;隐层是内部信算的高级语言和交互式环境，除具备卓越的数值计息处理层，负责信息变换;隐层

3、传递到输出层各神经算能力外，它还提供了专业的符号计算、可视化建模元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传仿真和实时控制等功能，广泛应用于包括信号图像播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。［1］处理、控制系统设计、建模分析等众多应用领域。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传本文应用Matlab7．1软件包的神经网络工具箱，构播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式建BP神经网络模型，实现对大坝变形的人工神经修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始网络仿真。的信息正向传播和误差反向传播，使各层权值不断调整，一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设

4、定的学习次数为止。1BP神经网络原理BP神经网络是基于误差反向传播(ErrorBack2标准BP算法的改进优化Propagation)算法的多层前馈神经网络，具有良好的非线性映射能力，以及泛化和容错能力，是目前人工尽管BP网络可以实现任意精度的非线性映射神经网络应用最为广泛的一种网络。它的网络模型功能，适合求解内部机制复杂的非线性问题，而且具结构如图1所示。有自学习能力，但是，标准BP算法也存在很多问［2］题，如:学习效率较低，收敛速度慢;容易陷入局部极小，而导致训练失败;网络结构尚无统一而完整的理论指导，只能根据经验选定;网络的预测能力与训练能力的矛盾，可能出现“过拟合”现象等。针对存

5、在的缺陷，标准BP算法也在不断地改进和优化。例如:权值调整增加动量项、自适应调节图1BP人工神经网络模型学习率、增加陡度因子、贝叶斯Bayesian归一化法Fig．1ArchitectureofBPartificialneural等。此外，一些数理统计、仿生等优化方法，如遗传networkmodel算法、蚁群算法、粒子群算法等也不断被引入和应误差反向传播算法，由信息的正向传播和误差用。收稿日期:2012－11－20作者简介:朱凤林(1975－)，男，辽宁凌源人，工程师，主要从事水利水电工程施工管理工作，(电话)0421－6688626(电子信箱)baishijzgs@163．com。通讯

6、作者:韩卫(1971－)，男，河北保定人，高级工程师，主要从事水库大坝安全监测管理、数值分析等工作，(电话)0421－6688628(电子信箱)56833550@qq．com。100长江科学院院报2013年来建立网络模型;另一组数据为对比样本，用来与网络模型的预报值作比较分析，检验网络模型的预测、3大坝变形BP网络模型设计预报能力。3．1大坝变形数学模型3．3训练函数选择在水压力、扬压力、温度等荷载作用下，坝体将在Matlab神经网络工具箱里，针对BP网络的产生位移。一般情况下，大坝位移数学模型分为3训练函数有17种，它们采用不同的算法对标准BP［3］个分量。通过坝工工程力学推导，水压位

7、移分量算法进行优化。为比较BP网络不同优化算法的拟分别与坝前水深H的一次幂、二次幂、三次幂呈线合和预报效果，本文选择了以自适应学习率加动量性关系。温度位移是由于坝体和坝基温度变化引起因子的梯度下降法(GDX算法)、变梯度的Leven-的大坝位移，以坝体、坝基温度作为变量因子，也可berg-Marquardt算法(LM算法)，以及能够提高网络以采用库区日常平均气温作为等效因子。时效位移泛化能力的贝叶斯Bayesian归一化法(BR算法