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1.
为了提高城市需水预测精度,基于北京市2004—2014年用水量及影响因子,利用多元线性回归法、灰色模型预测法和BP神经网络法3种需水预测方法,模拟北京市用水量,并用北京市2015、2016年用水量对3种方法精度进行验证。结果表明:在现有资料基础上,虽然3种需水量预测模型均是可行的,但是BP神经网络法预测模型比起其他2种方法,预测精度最高,而且还具有收敛速度快、调整参数少等优点。预测得到了北京市2020年需水量为38.63亿m3,且在近几年仍呈增长趋势。  相似文献   
2.
为了实现施工过程中灌浆质量的动态评价,需要解决由于灌浆孔与检查孔并非一一对应造成的灌浆施工参数与灌浆质量评价指标数据间难以匹配、由于传统事后破坏性试验检测导致的灌浆质量评价指标难以动态获取以及灌浆施工质量难以动态评价的问题。因此,本研究提出基于Lévy飞行改进的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm improved by Lévy flight, LWOA)和混合核支持向量机(mixed kernel function support vector machine, MKSVM)的帷幕灌浆施工质量模糊综合动态评价方法。首先,基于分形理论和改进反距离加权平均方法求解了检查孔处灌浆等效施工参数,进而实现了施工参数与评价指标数据间相互匹配,建立了用于训练模型的数据集。其次,结合LWOA具有参数少、收敛速度快的特点以及混合核能够兼顾局部学习和全局泛化的优势,基于LWOA和MKSVM算法实现了灌后透水率、二次渗透指数、裂隙填充率、岩石质量等级和声波波速等评价指标的高精度动态求解。再次,采用模糊综合评价方法对帷幕灌浆施工质量进行模糊综合动态评价分析。最后,以某水电站坝基帷幕灌浆施工质量模糊综合动态评价分析为例,验证了本方法具有高精度和动态性的特性。  相似文献   
3.
灌浆效果预测有利于精准控制灌浆施工质量。针对传统预测模型精度不足的问题,本文对基于蜻蜓算法优化支持向量机的帷幕灌浆效果预测进行了研究。首先,选取248组灌浆现场实测数据,以地质参数和灌浆施工参数作为输入参数,以灌后透水率和灌后裂隙填充率作为表征灌浆效果的输出参数;其次,提出了基于蜻蜓算法优化支持向量机的灌浆效果预测方法;最后,以实际工程为例,对灌浆效果进行了预测分析。结果显示,灌后透水率和裂隙填充率预测值与实际值的Pearson相关系数分别为0.936和0.803,平均绝对误差分别为0.038和0.095,均方误差分别为0.002和0.017,平均绝对百分比误差分别为0.047和0.244,预测值和实际值具有高度的一致性,可为实际工程决策借鉴参考。  相似文献   
4.
为了实现施工过程中灌浆质量的动态评价,需要解决由于灌浆孔与检查孔并非一一对应造成的灌浆施工参数与灌浆质量评价指标数据间难以匹配、由于传统事后破坏性试验检测导致的灌浆质量评价指标难以动态获取以及灌浆施工质量难以动态评价的问题。因此,本研究提出基于Lévy飞行改进的鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm improved by Lévy flight, LWOA)和混合核支持向量机(mixed kernel function support vector machine, MKSVM)的帷幕灌浆施工质量模糊综合动态评价方法。首先,基于分形理论和改进反距离加权平均方法求解了检查孔处灌浆等效施工参数,进而实现了施工参数与评价指标数据间相互匹配,建立了用于训练模型的数据集。其次,结合LWOA具有参数少、收敛速度快的特点以及混合核能够兼顾局部学习和全局泛化的优势,基于LWOA和MKSVM算法实现了灌后透水率、二次渗透指数、裂隙填充率、岩石质量等级和声波波速等评价指标的高精度动态求解。再次,采用模糊综合评价方法对帷幕灌浆施工质量进行模糊综合动态评价分析。最后,以某水电站坝基帷幕灌浆施工质量模糊综合动态评价分析为例,验证了本方法具有高精度和动态性的特性。  相似文献   
5.
灌浆施工质量预测作为施工过程控制的重要抓手,为寻求具有高精度及低耗时性的灌浆施工质量预测方法,建立了基于粗糙集理论和樽海鞘群算法优化的随机森林的灌浆施工质量预测模型。通过工程应用,对帷幕灌浆施工质量进行了预测分析,并与支持向量机、BP神经网络对比,结果显示本文所提出的方法耗时仅为219.313 s,预测值与实测值的Pearson相关系数为0.936、平均绝对误差为0.140、均方误差为0.037、平均绝对百分比误差为0.059,与实际值具有一致性。研究表明,所建立的模型可为灌浆施工质量控制提供参考。  相似文献   
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