基于BP神经网络的库岸边坡多场监测信息分析

发布时间：2017-05-14 17:11

  本文关键词：基于BP神经网络的库岸边坡多场监测信息分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：滑坡是发生最频繁、损失最严重的地质灾害之一。不论从我国防灾减灾、一带一路建设的国家需求,还是从滑坡灾害防治理论与技术创新考虑,建立边坡多场监测和预测系统,加强边坡稳定性研究,都将具有重要的理论和现实意义。论文首先介绍了边坡监测的现状和边坡稳定性分析方法,分析了人工神经网络理论应用于边坡多场分析的可行性,然后围绕库岸边坡多场信息获取和分析这一中心课题,结合三峡马家沟边坡监测,建立了边坡多场光纤监测系统,获取了库岸边坡多场信息数据；在此基础上,建立了库岸边坡多场信息的BP神经网络模型,采用了关联规则方法分析了多场之间的关联性；最后,通过BP神经网络模型的训练,对影响坡体稳定性的因素进行了敏感性分析,并构建了边坡多场间的非线性映射关系。论文主要取得如下成果：(1)成功地将人工神经网络理论引入边坡稳定性的多场分析中,并论证了该方法应用于边坡稳定性分析的可行性和优势,展现了这一方法的应用前景。(2)总结了相关分布式光纤感测技术(DFOS)的基本原理,分析了DFOS技术的优越性,在此基础上,建立了基于DFOS的库岸边坡多场监测系统,提出了边坡变形场、温度场、渗流场和应力场的监测方案。(3)建立了基于Clementine软件的边坡多场数据BP神经网络分析模型,介绍了该模型用于边坡稳定性分析的一般步骤,为边坡稳定性分析提供了一种新方法。(4)引入了数据挖掘中的关联规则方法来分析和处理边坡多场信息数据,挖掘出了库水位高低和涨落影响边坡变形速率的规律,确立了边坡的渗流场、温度场、应力场与变形场之间紧密的关联性。(5)结合三峡库区马家沟边坡监测项目,建立了BP神经网络分析模型,对边坡稳定性进行了敏感性分析,定量地计算出了库水位的影响系数是0.558,说明马家沟边坡变形类型属于库水位主导类型；通过对模型的评估,预测变形量符合目标变形量,据此建立了边坡温度场、渗流场、应力场和变形场之间的非线性映射关系。
【关键词】：库岸边坡 多场 BP神经网络 分布式光纤监测 马家沟
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P642.22
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 库岸边坡监测意义9-10
• 1.2 库岸边坡多场研究10-11
• 1.3 库岸边坡监测现状11-13
• 1.4 库岸边坡稳定性分析方法13-15
• 1.5 论文的研究内容与结构15-17
• 第二章 BP神经网络理论17-25
• 2.1 人工神经网络理论17
• 2.2 人工神经网络模型17-20
• 2.2.1 神经元模型17-18
• 2.2.2 神经网络模型18-19
• 2.2.3 神经网络的学习与训练19-20
• 2.3 BP神经网络20-25
• 2.3.1 BP神经网络原理20
• 2.3.2 BP神经网络结构与算法20-24
• 2.3.3 BP算法存在的问题24-25
• 第三章 分布式光纤传感技术25-32
• 3.1 分布式光纤传感技术和原理25-28
• 3.1.1 BOTDR/A技术和原理25-27
• 3.1.2 ROTDR技术和原理27
• 3.1.3 FBG技术和原理27-28
• 3.2 分布式光纤解调仪28-32
• 第四章 边坡多场光纤监测系统32-39
• 4.1 边坡多场光纤监测系统的建立32-33
• 4.2 边坡多场光纤监测方案设计33-37
• 4.2.1 变形场监测33-34
• 4.2.2 温度场监测34-35
• 4.2.3 渗流场监测35-36
• 4.2.4 应力场监测36-37
• 4.3 多场关联规则分析方法37-39
• 第五章 基于BP神经网络的库岸边坡多场信息分析模型39-46
• 5.1 数据挖掘标准流程39-40
• 5.2 基于BP神经网络的库岸边坡多场信息分析模型40-46
• 5.2.1 边坡稳定性影响因素的选取41-42
• 5.2.2 样本数据的标准化42-43
• 5.2.3 库岸边坡多场信息的BP神经网络模型建立43-46
• 第六章 马家沟边坡多场监测与数据分析46-71
• 6.1 概况46-47
• 6.2 监测方案与监测成果47-59
• 6.2.1 监测方案49-53
• 6.2.2 监测成果53-59
• 6.3 马家沟边坡多场数据关联分析59-63
• 6.4 马家沟边坡多场数据BP神经网络分析63-71
• 6.4.1 边坡多场数据准备和标准化处理63-65
• 6.4.2 边坡多场数据的BP神经网络模型建立65-67
• 6.4.3 敏感性分析和模型评估67-71
• 第七章 总结与展望71-73
• 7.1 全文总结与创新点71-72
• 7.2 研究展望72-73
• 参考文献73-78
• 攻读硕士学位期间的主要科研成果78-79
• 致谢79-80

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