面板堆石坝碾压质量监控：径向神经网络高程拟合研究

"碾压施工质量监控的径向神经网络拟合高程研究 (2012年)" 这篇论文深入探讨了在面板堆石坝碾压施工质量监控中的高程拟合问题，尤其关注如何利用径向神经网络方法提高拟合精度。在面板堆石坝建设中，摊铺层的表面高程控制至关重要，因为微小的误差累积可能导致整体工程质量的大幅下降。传统的拟合方法可能无法充分考虑到摊铺层的特性，从而影响拟合效果。 论文提出了一种基于径向神经网络的方法，采用了复二次函数作为径向基，并结合数理统计理论和逐步趋近法，自适应地选择最优平滑因子来拟合摊铺层的高程数据。这种方法旨在更好地匹配实际高程，以确保拟合结果的精确性。 径向基函数神经网络（RBF）是一种三层前向网络，其优势在于能够有效地处理非线性问题。输入层接收来自测量机器人的摊铺层表面三维数据，这些数据通常密集且精度高。中间隐含层包含径向基函数，负责创建数据的非线性映射，而输出层则给出最终的高程拟合值。复二次函数作为径向基，可以更好地适应摊铺层表面的复杂形状。 论文中通过实例验证了这种方法的有效性，结果显示，使用该方法进行高程拟合的精度显著高于传统的拟合技术，特别适用于面板堆石坝摊铺层表面的高程拟合。这种方法的引入，不仅提高了拟合精度，而且有助于更准确地评估和控制大坝的施工质量。 关键词涉及的技术包括：径向基函数、复二次函数、平滑因子、高程拟合以及面板堆石坝。论文的贡献在于提供了一种新的数据分析手段，能够更精确地监测和控制面板堆石坝施工过程中的关键参数，对于提升工程质量具有实际意义。