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目前对大坝裂缝的监控主要是应用统计模型,然而在实际应用中,其分析精度易受因子相关性的影响.本研究提出了基于RS-BP耦合的裂缝监控模型,该方法首先应用RS对裂缝监控信息进行属性和样本集约简,以提高网络的泛化分析能力;然后用BP神经网络对约简的样本集进行模式训练;最后根据训练好的网络对裂缝进行分析,以掌握裂缝的演变性态.计算结果表明,该方法计算效率和精度均较高,适用于分析裂缝等高度非线性问题.