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蒋剑

作品数:6 被引量:25H指数:3
供职机构:贵阳勘测设计研究院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:水利工程自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 4篇水利工程
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇电站
  • 2篇学习机
  • 2篇水电
  • 2篇水电站
  • 2篇极限学习机
  • 2篇坝变形
  • 2篇大坝
  • 2篇大坝变形
  • 1篇影响因素
  • 1篇施工期
  • 1篇水电工程
  • 1篇水电工程安全...
  • 1篇水平位移监测
  • 1篇碾压
  • 1篇碾压混凝土
  • 1篇前方交会
  • 1篇前方交会法
  • 1篇温度分布
  • 1篇开挖边坡
  • 1篇工程安全监测

机构

  • 5篇贵阳勘测设计...
  • 2篇贵州大学
  • 1篇中国电建集团...

作者

  • 6篇蒋剑
  • 2篇张鹏飞
  • 1篇孙传胜
  • 1篇陈正威
  • 1篇崔秀伟
  • 1篇冉丹

传媒

  • 2篇水电勘测设计
  • 1篇水力发电
  • 1篇人民长江
  • 1篇计算机与现代...
  • 1篇软件导刊

年份

  • 2篇2020
  • 1篇2016
  • 2篇2011
  • 1篇2008
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于EMD-PSO-ELM算法的大坝变形预测研究被引量:3
2020年
基于极限学习机(ELM)构建的大坝变形预测模型易受连接权值、隐含层阈值及隐含层节点数影响,为获取更优的形变预测值,并改善模型预测可靠性,构建一种基于EMD-PSO-ELM算法,考虑时效、温度、水位等多因素的大坝变形预测模型。该模型首先从时频分析出发,利用经验模态分解(EMD)将变形时间序列分解成具有不同频率特征的分量;然后利用PSO-ELM模型解求形变预测值,重构获得大坝形变趋势。实验结果表明,融合时效、温度、水位等多因素的EMD-PSO-ELM大坝变形预测模型残差均方根误差为1.83mm,平均绝对误差为1.57mm,平均绝对百分比误差为1.79%,比ELM模型与EMD-ELM模型相关误差值更小,在大坝变形预测方面性能更优。
徐肖遥张鹏飞蒋剑
关键词:极限学习机大坝变形
分布式测温光纤在光照大坝碾压混凝土中的应用探讨被引量:13
2008年
光照大坝采用了分布式光纤测温系统,该测温系统能够准确反映施工期不同标号和形态混凝土的水化热温升情况,通过对其观测结果进行分析表明,该系统真实反映了光照大坝混凝土不同坝段、不同区域、不同施工条件下的温度分布情况。此外根据分布式光纤测温系统在光照大坝中的应用情况,还提出了光纤测温观测的控制要点及其解决方法。
蒋剑郭法旺
关键词:温度分布光照水电站
刍议水电工程安全监测专业现状及发展趋势
2011年
随着水电工程的快速建设,监测专业得到了长足的发展。通过近几年的工程实践,对仪器设备、设计水平、施工、观测及自动化、资料分析和理论研究等各方面现状进行了提炼、总结,并结合我国水电发展前景和工程安全运行需要,对专业的发展方向进行简要展望,最后提出贵阳院监测专业的对策。
蒋剑郭法旺宋万石
开挖边坡施工期变形监测预报的经验与教训
2011年
以水电站工程中开挖边坡施工期的变形监测资料为依据,结合工程实例,探讨分析了施工期安全监测预报的经验与教训,最后提出一些合理化建议。
宋万石蒋剑夏遵全冉丹
关键词:边坡
测角前方交会法在坝顶水平位移监测中的应用——以阿海水电站为例被引量:3
2016年
常见的大坝水平位移监测方法有垂线法、引张线法、测小角法,前方交会法等。以阿海水电站为例,介绍了测角前方交会法监测坝顶水平位移的原理,并给出了n测回条件下测角前方交会的精度分析公式。重点指出了基点布设、观测过程、仪器精度3个方面对测角前方交会精度的影响。计算了不同测角精度条件下,阿海水电站坝顶位移量观测的最少测回数。可供类似工程的坝顶水平位移监测借鉴。
陈正威崔秀伟蒋剑孙传胜
关键词:前方交会法影响因素
基于EMD-GAELM-ARIMA算法的大坝变形预测被引量:6
2020年
针对统计学模型难以很好地对非线性、非平稳的大坝变形做出预测的情况,引入人工智能算法,融合经验模态分解法(EMD)、遗传算法(GA)优化的极限学习机(ELM)和ARIMA误差修正模型,构建大坝变形预测模型。首先利用EMD进行监测数据的分解和重构,使其平稳化并得到有物理意义的本征模函数和残差序列;再用GAELM对分解结果进行分析预测;最后用ARIMA模型对预测结果的残差进行误差修正。以一混凝土堆石坝为例,利用优化算法构建的大坝变形预测模型对其进行分析预测,分析结果表明,相较于传统单一算法,EMD-GAELM-ARIMA模型算法预测精度更高,在大坝变形预测中具有可行性。
徐肖遥张鹏飞蒋剑
关键词:极限学习机ARIMA
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