黔中水利枢纽一期工程平寨电站的消防设计.pdf

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1、水利科技《河南水利与南水北调》2012年第20期HENANBP神经网络在堆石体密度测试中的应用□张宪君□马若龙□王志勇□李丕武(黄河勘测规划设计有限公司工程物探研究院)摘要:由于堆石体介质结构的不均匀性以及堆石体密度与其力学参数之间的非线性关系,因此从实测的力学参数中用线性关系计算密度,很难得到较理想的结果。BP神经网络具有非线性映射、泛化、容错的能力。通过教师信号的学习,能够找到输入与输出之间未知的连续非线性关系,从而达到利用所测力学参数计算密度的目的。关键词:BP神经网络;附加质量法;堆石体密度附加质量法测试堆石体密度建立的模型是假定介质是均匀Wk=(w0k,w1k,w2k,

2、…wik,…wmk),w0k为第k个神经元的阈值。各层信号性的,实际中有时堆石体中介质颗粒的大小变化很大,这时测试之间的数学关系如下:的数据很难从中找到与真实密度的一种线性关系,所以可以选对于输出层,有ok=f(netk)k=1,2,…,l(1)m用BP神经网络来找到测试参数与密度之间的非线性关系。netk=移wikyik=1,2,…,l(2)1.BP神经网络应用原理1.1模型与算法对于隐层,有yi=f(netj)j=1,2,…,m(3)n采用BP算法的三层网络是至今应用最广泛的神经网络,netj=移vijxij=1,2,…,m(4)所谓三层包括输入层、隐层和输出层。如图1所示。

3、以上两式中,变换函数f(x)均为单极性Sigmoid函数1f(x)=(5)-x10-ef(x)具有连续、可导的特点,且有f′(x)=f(x)[1-f(x)](6)当网络输出与期望输出不等时,存在输出误差E,定义如下:l12E=移(dx-ok)(7)2k=1将以上误差定义式展开至输入层,有l图1三层BP网络12E=移[dx-f(netk)]三层BP网中,输入向量为X=(x,x,…x,…x)T,图中x=-1是2k=112in0lmm为隐层神经元引入阈值而设置的;隐层输出向量为Y=(y1,y2,…yi,1=移{dx-f[移wjkf(移vijxi)]}(8)…ym)T,图中y0=-1是为

4、输出层神经元引入阈值而设置的;输出层2k=1j=0i=0输出向量为O=(o1,o2,…ok,…ol)T;期望输出向量为d=(d1,d2,…dk,…由上式可以看出,网络输入误差是各层权值wjk、vij的函数,因此调整权值可改变误差。d)T。输入层到隐层之间的权值矩阵用V表示,V=(V,V,…V,…l12i显然,调整权值的原则使误差不断地减小,因此应使权值V)T,其中V=(v,v,v,…v,…v),v为第j个神经元的阈值;隐层mi0i1i2iijni0i的调整量与误差的梯度降成正比,即到输出层之间的权值矩阵用W表示,W=(W1,W2,…Wk…Wl),其中θEΔw=-ηj=0,1,2,

5、…mk=0,1,2,…l(9)□□□□□□□□□□jkθwjk作者简介:张宪君(1978-),男,工程师,主要从事工程物θE探资料处理、解释和物探技术研发工作。Δvij=-ηi=0,1,2,…nj=0,1,2,…m(10)θvjk40《河南水利与南水北调》2012年第20期水利科技HENAN式中常数η∈(0,1)表示比例系数,在训练中反映了学习速大方便了计算的灵活性与多样性,从而为找到最优化的形式提供率。综合式(2)和式(4)上式可写为便利(最优化的形式包括最适合的输入参数和最适合的隐层节点θEθEθnet0Δw=-η=-ηk=ηδy(11)数等),程序运行初始时,隐层节点数初始

6、化为5,后面用到的BPjkθwθnetθwkjjkkjk神经网络都是在隐层节点数为5的基础下进行学习计算的。θEθEθnetyΔv=-η=-ηj=ηδx(12)ijji2.实例θvθnetθvijjijoy实例(1)四川田湾河仁宗海发电站的堆石土密度试验。式中δ与δ可展开为kj通过在四川田湾河仁宗海发电站的堆石土密度试验,得到oθEθEθoθEδ=-=-k=-f′(net)(13)实测数据。网络的输入参数选取了刚度、附加质量、压板半径,输kθnetθoθnetθokkkkk出参数选取了湿密度。yθEθEθyθEδ=-=-j=-f′(net)(14)-4jj传统的密度计算公式为:ρ

7、m0=1.20×10m0+2.159θnetθyθnetθyjjjj经过网络训练得到的对比数据如表1所示。上式中利用式(7),可得表1四川田湾河仁宗海堆石土实测资料表(压板半径:0.25m)θE=-(d-o)(15)θoxk序号点号K(MN/m)m(kg)ρ333)ρk0w(t/m)ρBP(t/m)ρm0(t/mBP-ρwρm0-ρwl1A11164732.192.212.220.020.03θE=-移(dk-ok)f′(netk)wjk(16)2A3712172.212.202

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