检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨兴富 刘得潭 杨进 刘少文 高睿颖 顾昊[2] 王岩博 YANG Xingfu;LIU Detan;YANG Jin;LIU Shaowen;GAO Ruiying;GU Hao;WANG Yanbo(Sichuan Datang International Ganzi Hydropower Development Co.,Ltd.,Kangding 626001,Sichuan,China;College of Water Conservancy and Hydropower Engineering,Hohai University,Nanjing 210024,Jiangsu,China;Datang Hydropower Science and Technology Research Institute Co.,Ltd.,Chengdu 610074,Sichuan,China)
机构地区:[1]四川大唐国际甘孜水电开发有限公司,四川康定626001 [2]河海大学水利水电学院,江苏南京210024 [3]大唐水电科学技术研究院有限公司,四川成都610074
出 处:《水力发电》2024年第6期111-116,共6页Water Power
基 金:国家自然科学基金资助项目(51739003);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(B230201011);江苏省水利科技项目(2022024)。
摘 要:针对大坝原始监测数据普遍存在粗差的问题,提出了稳健估计与极限学习机相结合的粗差识别方法;并在此基础上,利用自适应粒子群算法寻找神经网络的最佳隐含层节点数;最后利用大坝安全预测模型验证所用方法的必要性和适用性。在工程实例分析中,将APSO-Robust-ELM法与Robust-ELM法、罗曼诺夫斯基准则和拉依达准则的处理结果进行对比,结果表明,APSO-Robust-ELM法能够更好的识别原始监测数据中的粗差,从而提高大坝安全运行的管理效率。Aiming at the universal of gross error in the raw monitoring data of dams,a gross error identification method combining robust estimation and extreme learning machine is proposed,and on this basis,an adaptive particle swarm algorithm is utilized to find the optimal number of nodes in the hidden layer of the neural network.Finally,a dam safety prediction model is utilized to validate the necessity and applicability of the proposed method.In a study case,the processing results of the APSO-Robust-ELM method are compared with those of the Robust-ELM method,Romanovsky criterion and Pauta criterion,and the results show that the APSO-Robust-ELM method is able to better identify gross error in the raw monitoring data,thus improving the management efficiency of the safe operation of dams.
关 键 词:监测数据 大坝安全 粗差识别 人工智能 APSO-Robust-ELM
分 类 号:TV698.11[水利工程—水利水电工程]
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