基于BFGS-BP神经网络方法混凝土大坝变形预测分析

摘要

大坝变形区间预报是大坝安全监测系统中重要的组成部分,是对大坝结构形态与安全状况最直观和有效的反映.根据两江水电站雪山湖大坝多年的变形观测数据,本文提出一种基于BFGS-BP神经网络预测大坝变形的模型方法,利用多年监测的库水位、温度、气压等环境资料,实现了混凝土大坝的变形预测分析.分析结果表明,与传统的统计方法比较,预测精度和收敛速度得到了明显提高.本文的研究对大坝工作状态、安全管理工作起到了重要的意义.