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蒋裕丰

作品数:20 被引量:78H指数:6
供职机构:河海大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:水利工程自动化与计算机技术理学建筑科学更多>>

文献类型

  • 18篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

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主题

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  • 3篇水利水电
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  • 3篇大坝安全
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机构

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  • 1篇南京河海科技...

作者

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传媒

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年份

  • 1篇2022
  • 1篇2016
  • 1篇2013
  • 3篇2011
  • 1篇2010
  • 8篇2009
  • 4篇2008
  • 1篇2007
20 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
水利水电工程高边坡的危险源辨识和风险评价被引量:11
2011年
高边坡稳定一直是水利水电工程中的难点问题,笔者结合危险源理论,依据已有工程项目的经验和相关规范、标准,采用经验对比法对高边坡危险源展开较为深入的辨识。在此基础上,构建了水利水电工程高边坡风险评价指标体系,考虑到指标体系中定量指标和定性指标相结合以及最终风险评价结果存在模糊性的特点,结合具体工程实例,应用模糊层次分析法对水利水电工程高边坡风险评价进行了探讨。
张岚韩世栋蒋裕丰
关键词:危险源风险评价指标体系
CPSO-NN模型在大坝安全监控中的应用被引量:8
2008年
针对大坝安全监控中传统BP神经网络模型由于采用最速下降法求解网络权值而存在的计算过程复杂、易陷入局部极值点等缺点,提出大坝安全监控神经网络权值的协同粒子群优化求解方法。该方法先把网络权值的计算问题转化为粒子群的寻优问题,然后通过粒子群协同寻优实现对网络权值的计算。工程实例分析结果表明:基于协同粒子群算法的神经网络模型计算简单、收敛速度快、拟合精度高,为大坝安全监控分析提供了一种有效的新方法。
张磊金永强李子阳蒋裕丰
关键词:协同粒子群神经网络大坝安全监控
基于RBF神经网络的裂缝开度预测模型被引量:4
2009年
大坝裂缝开度是大坝安全的重要特征之一。针对传统裂缝开度预测模型的不足,提出了基于RBF神经网络的裂缝开度预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高学习速度,加快了收敛速度,缩短了训练时间,使得预测精度提高,因此能较好地预测裂缝开度值。利用Matlab的RBF神经网络工具箱建立了裂缝开度预测模型,并应用于实际工程中,取得了较高的拟合预报精度,说明该方法具有较强的实用性。
俞小敏瞿威飞蒋裕丰
关键词:RBF神经网络神经网络工具箱
基于二进制蚁群时变灰模型的汛期水库安全预警模型
2022年
针对汛期水库安全监测数据短序列、贫信息、多突变的特征,提出了采用二进制蚁群时变灰模型构建水库安全监测预警分析模型。将二进制蚁群算法引入时变灰模型的参数优化中,既克服了蚁群算法在对组合优化的缺陷,又能避免传统灰模型参数固定导致模型适应性不强的缺点;同时采用等维新信息处理,可以进一步提高模型对新信息的利用,增加模型中长期预测能力。实际工程应用表明,基于二进制蚁群的时变灰模型对水库安全预警的非线性拟合是可行的,为汛期水库的安全稳定分析评价提供了一种较为有效的新方法。
蒋裕丰蒋裕丰
关键词:汛期时变参数
古田溪一级大坝坝基扬压力异常成因解析被引量:2
2007年
通过对古田溪一级大坝坝基扬压力监测资料的分析,发现19号坝段横断面扬压力偏高,采用时空分析、统计模型分析和综合成因分析等方法对其成因进行了分析,结果表明该坝段坝基存在渗流通道.并应用典型小概率法拟定了19号坝段坝基扬压力最大扬压力监控指标.
薛建峰蒋裕丰
关键词:坝基扬压力
基于Delphi和VBScript的数据实时转换技术及应用
2009年
随着监测自动化的开展以及监测规模的扩大,监测数据量大大增加,传统的数据转换技术已经不能满足实际需求.因此利用基于Delphi与VBScript的数据实时转换技术实现大坝原始数据的自动转换,既可以发挥Delphi数据库功能强大、开发效率高等优点,又充分利用了VBScript卓越的公式解析计算能力,减少了数据转换的人工计算,从而大大节约了数据转换的时间,提高了工作效率.在大坝在线监测系统中采用这一技术,取得了良好的应用效果.
蒋裕丰薛建峰张炜
关键词:DELPHIVBSCRIPT动态SQL
大坝动态监测系统在安全监控中的实现被引量:1
2009年
大型水利工程监测信息内容众多、更新频繁,这给大坝安全监控带来了困难。结合大坝监测特点,以创建合理的数据库结构、友好的人机交互界面为基础,开发了大坝动态监测系统。该系统实现了对监测信息的高效、实时管理,克服了监测信息的更改对软件系统的影响,提高了系统的灵活性、适应性和可移植性,确保了安全监控的实时性和准确性,给管理人员掌握大坝安全性态带来了保障。
蒋裕丰李现敏张磊张磊
关键词:安全监控动态数据库数据更新大坝
噪声自适应抑制技术在大坝安全监测数据处理中的应用
2009年
利用传感器监测大坝安全特征量从而实时掌握大坝安全状况是目前较为常见的安全监控手段。噪声干扰是传感器数据输出的重要问题,严重影响建模分析的精度。针对传统线性滤波的不足,提出了基于RBF神经网络的非线性神经网络滤波器,该模型克服了传统线性滤波对非高斯噪声处理时的缺点,且不需要关于输入信号和噪声的先验知识,非线性映射能力强。采用自适应噪声抵消基本原理,构造RBF神经网络自适应滤波器,然后针对该系统建立Simulink仿真模型。该技术应用在大坝监测数据处理中,取得了良好的效果。
朱水萍胡建跃蒋裕丰
关键词:噪声自适应滤波RBF神经网络噪声抵消
基于粗糙集的水利水电工程施工安全影响因素重要性分析被引量:8
2009年
针对传统方法难以对水利水电工程施工安全影响因素重要性进行定量分析的不足,提出了基于粗糙集理论的施工安全影响因素重要性分析方法.该方法利用粗糙集理论在知识挖掘方面的良好性能,从安全评价结果中提取有用信息,对施工安全影响因素的重要性进行定量分析.通过实例说明其对减少分析过程中主观因素影响有很好的效果,为水利水电工程安全施工影响因素重要性分析提供了新的思路.
张磊张磊
关键词:粗糙集水利水电工程施工
基于数据挖掘的危险源辨识技术被引量:2
2013年
在对水利水电工程施工事故的危险源进行辨识时,传统的辨识方法主观性过强,效率与准确度不高。采用基于数据挖掘的危险源辨识技术对历史施工事故数据进行挖掘,通过研究施工事故、危险源以及能量体的关联属性构建合理的关联规则,提高了危险源辨识的效率和准确度。实际应用结果表明,该方法切实可行,能够较为准确、高效地辨识各类危险源。
蒋裕丰薛建峰孙粤琳
关键词:数据挖掘危险源辨识关联规则
共2页<12>
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