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大壩安全監控智能模型與反演分析(精)

  • 作者：康飛//李俊傑|責編:盧蓓蓓
  • 出版社：河海大學
  • ISBN：9787563099740
  • 出版日期：2025/11/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：251
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以「智能計算理論」為核心，系統梳理了大壩安全監測與反演分析領域的前沿方法，旨在為工程技術人員、科研工作者及高校師生提供一套理論與實踐並重的參考指南。全書共分為十一章，內容涵蓋統計模型、群體智能優化演算法、神經網路、支持向量機、核極限學習機、高斯過程回歸、深度學習模型，以及混凝土壩與土石壩參數反演的智能代理模型等。書中不僅詳細闡述了各類模型的理論基礎與演算法流程，更結合編程實例，展示了如何通過代碼實現模型的構建、優化與驗證，力求打通從理論到應用的「最後一公里」。
作者介紹
康飛//李俊傑|責編:盧蓓蓓
目錄
第1章  概述
  1.1  背景
    1.1.1  大壩安全監控與健康診斷需求
    1.1.2  智能計算理論的快速發展
  1.2  大壩安全監控模型研究進展
  1.3  大壩靜動力參數反演分析研究進展
    1.3.1  大壩靜力性態識別反演研究進展
    1.3.2  混凝土壩動力性態識別反演研究進展
  1.4  本章小結
  參考文獻
第2章  大壩安全監控的統計模型
  2.1  多元線性回歸分析
  2.2  逐步回歸分析
    2.2.1  逐步回歸方程的建立
    2.2.2  逐步回歸方程的評價指標
  2.3  混凝土壩變形監測統計模型
    2.3.1  水壓分量
    2.3.2  溫度分量
    2.3.3  時效分量
    2.3.4  混凝土壩變形監控統計模型建模步驟
    2.3.5  混凝土壩安全監控模型評價指標
  2.4  基於Matlab建立統計回歸分析模型
    2.4.1  多元回歸模型的程序實現
    2.4.2  多元回歸模型預測
  2.5  重力壩變形監控統計模型實例分析
    2.5.1  建模數據準備與參數設置
    2.5.2  採用諧波函數的統計學模型性能分析
  2.6  拱壩變形監控統計模型實例分析
    2.6.1  建模數據準備與參數設置
    2.6.2  多元回歸變形監控模型性能分析
    2.6.3  逐步回歸變形監控模型性能分析
  2.7  本章小結
  參考文獻
第3章  群體智能優化理論與實現
  3.1  群體智能優化概述
  3.2  遺傳演算法理論與實現
  3.3  粒子群演算法
    3.3.1  粒子群演算法簡介
    3.3.2  基本粒子群演算法
    3.3.3  粒子群演算法基本流程
  3.4  人工蜂群演算法理論與實現
  3.5  Jaya演算法理論與實現
    3.5.1  基本Jaya演算法
    3.5.2  Jaya演算法基本流程
  3.6  麻雀演算法理論與實現
  3.7  樽海鞘群演算法理論與實現
  3.8  本章小結
  參考文獻
第4章  水工建築物安全監控的神經網路模型
  4.1  誤差反向傳播神經網路理論基礎

    4.1.1  誤差反向傳播神經網路理論基礎
    4.1.2  基於智能優化演算法的模型參數選擇方法
  4.2  徑向基網路理論基礎
    4.2.1  RBF神經網路原理
    4.2.2  RBF神經網路的學習演算法
  4.3  混凝土壩變形監控的智能優化BP神經網路模型
    4.3.1  混凝土重力壩變形監控模型影響因子
    4.3.2  變形監控誤差反向傳播神經網路模型建模步驟
  4.4  大壩安全監控智能優化神經網路模型程序實現
    4.4.1  BP神經網路模型程序實現
    4.4.2  智能優化BP神經網路模型程序實現
    4.4.3  RBF神經網路模型程序實現
  4.5  重力壩變形監控BP神經網路模型實例分析
    4.5.1  建模數據準備與參數設置
    4.5.2  採用諧波函數的BP神經網路模型性能分析
    4.5.3  採用長期氣溫的神經網路模型性能分析
    4.5.4  SSA-BP模型與其他模型的比較
  4.6  本章小結
  參考文獻
第5章  水工建築物安全監控的支持向量機模型
  5.1  支持向量機數學模型
    5.1.1  經驗風險最小化與泛化能力
    5.1.2  統計學習理論
    5.1.3  支持向量回歸機
  5.2  支持向量機模型參數選擇
    5.2.1  試錯法
    5.2.2  網格搜索法
    5.2.3  基於智能優化演算法的模型參數選擇方法
  5.3  混凝土壩變形監控的智能優化支持向量機模型
  5.4  大壩安全監控智能優化SVM模型程序實現
    5.4.1  LIBSVM簡介
……
第6章  水工建築物安全監控的最小二乘支持向量機模型
第7章  水工建築物安全監控的（核）極限學習機模型
第8章  水工建築物安全監控的高斯過程回歸模型
第9章  水工建築物安全監控的深度學習模型
第10章  混凝土壩靜力參數反演的群體智能-代理模型
第11章  土石壩參數反演的智能方法

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