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智能算法在峡江库区堤防渗流分析中的应用研究
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更新于2024-07-02
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"人工智能-数据分析-峡江库区土工检测数据分析及堤防渗流的数值模拟研究" 在本文中,作者深入探讨了人工智能技术在土工检测数据分析和堤防渗流数值模拟中的应用,特别是在峡江库区这样一个特定的地理环境中。首先,文章介绍了土工试验的基本方法,包括击实、颗粒分析、比重、液塑限和渗透系数测试。这些试验参数是评估土壤特性和堤防安全性的关键指标,它们被用作智能算法预测模型的输入和输出。 作者特别关注了样本量较小的情况,因为峡江库区的土工检测数据可能并不充足。在这种情况下,他们选择了支持向量机(SVM)算法进行分析。SVM算法以其在小样本学习中的高精度而著称,因此非常适合处理这种数据集。通过比较SVM与模糊逻辑自适应共振理论网络(FOAGRNN)和反向传播(BP)神经网络,作者证明了SVM在处理土工数据预测时的有效性。 此外,论文还结合了峡江某堤防工程的实际案例,运用有限元软件进行数值模拟,分析了堤防的渗流状态。这一步骤对于理解堤防的潜在风险至关重要,因为渗流问题可能导致堤防的不稳定性,甚至引发灾难性的渗流破坏。基于渗流分析的结果,作者提出了相应的防渗措施,并详细阐述了这些措施的施工工艺流程和主要施工方法,为实际工程提供了实际操作指导。 总结起来,这篇研究工作强调了人工智能在土木工程特别是堤防安全评估中的潜力,尤其是在数据有限的情况下,SVM等智能算法可以提供可靠的预测。同时,数值模拟方法对于预测和控制堤防渗流状况具有重要意义。通过结合实际工程案例,研究不仅提供了理论分析,也给出了实践应用的解决方案,对同类工程的规划设计和施工管理具有很高的参考价值。
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第 1 章 绪论
7
洪水波形对塘身渗透过程也有较大的影响。
蔺慧敏、李想
[27]
等人提出了三种判别方法:细粒含量法、土体不均匀系数
法、细粒直径与孔隙直径比较法。对于细粒含量法,北京水科院和南京水科院
提出的方法略有不同,北京水科院按土和级配连续不连续分别判别,根据颗分
试验获取颗分曲线,进而确定细粒径的大小及相应的含量,按照细粒含量划分
土体渗透破坏类型;南京水科院规定统一按照粒径在 2mm 以下的为细粒,再按
细粒含量判别土体渗透破坏类型。不均匀系数法和细粒直径与孔隙直径比较法
前面有介绍,这里不在赘述。
韩名乾
[28]
就黄河下游冲积土做了实验研究认为,该颗粒组成比较均匀,颗
粒大小相差不大,粘性土中没有形成骨架的大颗粒存在,该类土不均匀系数一
般小于 5,不具备形成管涌的基本条件。
崔鹏伟、原少云
[29]
对坝基土体渗透变形进行分析,首先根据试验确定土样
颗分曲线、液塑限,根据土体分类标准对土体进行分类;然后确定土体渗透类
型(分别用细粒含量法和不均匀系数法);最后确定临界水力梯度、允许水力梯
度和实际水力梯度。
1.3 智能算法在数据分析上的研究现状
随着计算机技术的飞速发展,智能计算方法应用的领域也越来越广泛。智
能算法是人们从自然界中学习,模仿自然界生物结构习性而发明创造的计算方
法。如神经网络、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术、支持向量机及群
智能算法。
神经网络算法有各种分支,以及根据神经网络的基本原理衍化或改进成各
种各样的算法。它包括:人工神经网络、SOM 神经网络、LVQ 神经网络、广义
神经网络、概率神经网络、模糊神经网络、小波神经网络、灰色神经网络等。
人工神经网络(简称 ANN)是对人脑组织结构和运行机制认识理解基础之
上,模拟人脑结构和智能行为的一种智能系统,它由大量的神经元组成,它的
这个特点决定了人工神经网络具有高速的信息处理能力。它包括单层感知网络、
多层感知网络、竞争型神经网络、Hopfield 神经网络等。
1981 年,荷兰学者 Teuvo Kohenen 提出了自组织特征映射网络(SOM),该
网络也称 Kohenen 网络,Kohenen 网络的网络结构是一个全连接神经元阵列组成
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第 1 章 绪论
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的无教师、自组织、自学习的网络。在 SOM 网络中,竞争层中的神经元会尝试
识别输入空间临近该神经元的部分,也就是说,SOM 神经网络既有训练数据输
入向量的分布特征,也具有学习训练数据输入向量的拓扑结构。
学习向量量化(LVQ)神经网络是一种具有训练竞争层的输入前向神经网络,
而且该方法有监督学习功能。LVQ 神经网络由 3 层神经元组成,即输入层、竞
争层和线性输出层。
广义神经网络(GRNN)具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高
度的容错性及鲁棒性。GRNN 在逼近能力和学习速度上相对于 RBF 网络具有较
强的优势,广义神经网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面。
概率神经网络(PNN)是通过 Bayes 分类规则和 Parzen 的概率密度函数估
计方法衍化而成的一种智能算法。在实际应用中,它的优点是用线性学习算法
来完成非线性问题,而且保持非线性算法的高精度;概率神经网络网络对应的
权值为模式样本的分布。
模糊神经网络(T-S)是基于模糊数学的基本原理,引出模糊数学中隶属度
和模糊隶属度函数两个基本概念。T-S 网络包括输入层、模糊化层、模糊规则计
算层和输出层四层。
小波神经是为了解决傅里叶变换的不足兴起的智能算法,傅里叶变换是在
信号处理领域中应用极为广泛的一种分析方法,它的严重不足是变化抛弃了时
间信息,变换结果无法判断某个信号发生的时间,即傅里叶变化在时域中没有
分辨能力。
灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息、不确定问题的新方法。
遗传算法是通过生物进化论原理发展而成的一种应用高效的随机搜索与优
化的方法。该方法的主要特点是群体搜索和群中个体信息交换,而且搜索的条
件不依赖于梯度信息。遗传算法最初被研究的出发点为当时人工发展而服务的。
目前,遗传算法已经成为解决一些常用问题的通用算法,对于各种问题适用性
很强。
模拟退火算法基于原理为固体退火过程,该过程首先将固体加温至高温,
然后再让其慢慢冷却,加温时,内能增大,固体内部的粒子随温度升高变的没
有顺序,在冷却的过程中粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常
温时达到基态,内能减为最小。
群体智能算法是计算机工作者受昆虫启发,通过对社会性昆虫的模拟产生
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第 1 章 绪论
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了一系列解决传统问题的新方法。群体指的是“一组相互之间可以直接通信或
者间接通信的主体,这组主体能够合作进行分布问题求解。”目前,计算智能领
域有两种基于群智能的算法,粒子群算法和蚁群算法。
支持向量机(SVM)是首先由 Vapnik 提出的,类似于径向基网络、多层感
知器网络一样,支持向量机可用于模式识别和非线性回归。SVM 的主要思想是
建立一个分类超平面,使得正例和反例之间的隔离边缘被最大化。支持向量机
的理论基础是统计学习理论,换言之,支持向量机是结构风险最小化的近似实
现。
葛宏伟、梁艳春
[30]
等在岩石力学中运用人工神经网络与遗传算法,来预测
岩石的整体信息、反分析岩体参数以及岩土工程中地基承载力的确定和参数识
别。而且他们通过建立网络模型对巷道围岩圈的厚度进行研究,结果较好。
杨光亮、乐全明等运用小波神经网络仿真及华东电网实际故障录波数据测
试,结果表明:该模型具有很高的识别率和收敛速度。
张莹、潘保芝
[31]
为了解决火山岩储层岩性识别困难问题,提出一种将主成
分和 SOM 神经网络结合起来,对测井资料处理的岩性识别方法,该方法的特点
是:主成分分析能很好的提取表征样本中少数几个独立的综合指标,从而消除
输入间的相关性,降低神经网络的输入维数和加快网络收敛速度,从而提高网
络的性能。
郝蓉、刘廷玺
[32]
等运用 LVQ 神经网络评价地下水水质,并与传统的 BP 神
经网络水质评价结果进行了比较。结果表明:与传统的 BP 相比,LVQ 简单实
用,收敛时间较短,评级方法更接近实际。
范付松、胡新丽
[33]
等在砂土液化综合判别的问题中,分别采用规范法和
Seed 法对该区饱和砂土进行判别,选取两者判别相同的样本作为训练和测试样
本运用广义回归网络(GRNN)二次判别,结果表明:GRNN 性能良好,预测
准确度高。
王晶
[34]
等基于概率神经网络(PNN)运用到地震属性分析和地震反演,基
于 PNN 的多属性地震反演技术,有利于地震属性分析和地震反演的各自优势,
从而提高地震反演的质量,提高储层预测精度。
姜绍飞、张帅
[35]
提出了一种模糊神经网络(T-S)的数据融合损伤识别方法,
并将该方法应用于结构健康诊断中,它的基本思路:首先它通过数据的预处理,
提取原始特征信号中的特征参数,然后将这些特征参数作为模糊神经网络输入,
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第 1 章 绪论
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构造模糊神经网络识别决策,最后进行数据融合算法。
杨永波、刘明贵
[36]
等为了准确的估计边坡位移,运用多模型信息融合技术,
对边坡位移进行预测。利用神经网络对不同的灰色预测模型进行组合,转化成
灰色神经网络模型。通过对比结果发现,组合灰色神经网络模型预测的位移值
比单独的灰色预测模型的位移值效果更好。
何则干、陈胜宏
[37]
为了寻找准确快捷的方法计算最危险滑动面和最小稳定
安全系数,提出了遗传模拟退火算法结合瑞典圆弧法,该方法对于分析边坡稳
定问题,效率高、结果可靠。
詹士昌、徐婕
[38]
等对蚁群算法的基本原理、特点、构成和实现方法进行剖
析,分析了蚁群算法的参数选取,给出了参数选取的基本原则,有利于蚁群算
法在优化问题上的推广及应用。
王森、武新宇
[39]
等为解决梯级水电站群长期优化调度发电量最大模型,提
出了一种自适应混合粒子群进化算法。该算法通过引入了混沌思想,生成初始
解,并定义了粒子能量、粒子相似度和粒子相似度阈值等来描述自适应变化算
法以及群体进化程度,结合遗传变异,最后提出了基于领域随机贪心策略解决
后期进化速度慢的缺点。
张金泽、单甘霖
[40]
提出了一种新的模式分类方法 KSVM,将 K-近邻方法嵌
入 SVM 算法中解决不可分类区问题,进一步提高了分类准确率。
1.4 本文的研究内容及研究方法
本文主要的研究内容及研究方法包括以下几部分:
1.本文介绍峡江库区工程几种土工试验,包括击实试验、颗分试验、比重
试验、液缩限试验和渗透系数试验,通过介绍上述试验,了解最大干密度、粘
粒含量和粉粒含量、界限含水率和比重等参数是如何通过试验测量出来的,根
据峡江库区检测报告中的数据,将最大干密度、粘粒含量和粉粒含量、界限含
水率和比重作为智能算法模型的输入,渗透系数作为模型输出。
2.针对峡江库区工程中的土工检测数据较少,选取智能算法中专门解决小
样本问题的 SVM 算法,就该土工检测数据进行分析,并与 FOAGRNN 和 BP 算
法进行对比,以验证 SVM 算法对于小样本训练的高精度的特性。通过建立好
SVM 模型后,对模型进行测试,测试结果表明:模型计算值与试验实测值比较
接近,能够满足精度要求。
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第 1 章 绪论
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3.结合峡江某堤防工程的设计资料,利用有限元软件对该堤防工程进行建
模分析,得出该堤防的渗流速度、渗流流量及孔隙水压力,根据渗流分析结果,
采用相应的防渗措施。并介绍了该堤防工程防渗措施的施工工艺流程以及主要
的施工方法。
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