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土工膜灰色预测模型和动态预测模型

时间:2017-12-25来源:编辑:梦想材料浏览次数:


土工膜灰色预测是基于灰色系统(system)理论的一种预测方法,土工膜是根据过去的及其现在已知的或非确定的信息建立一个由过去引伸到将来的灰色模型 GreyMode,简称GM,然后通过(tōng guò)对系统模型微分方程作白化处理(chǔ lǐ),用最小二乘法求解,确定预测模型中的待定系数,从而确定系统未来发展变化的趋势,该方法的最大优势是对原始数据(data)分布特征及样本量无特殊要求。膨润土防水毯是由高膨胀性的钠基膨润土填充在特制的复合土工布和无纺布之间,用针刺法制成的膨润土防渗垫可形成许多小的纤维空间,是膨润土颗粒不能像一个方向流动,遇水时在垫内形成均匀高密度的胶状防水层,有效的防止水的渗漏。主要用于用于人工湖泊水景、垃圾填埋场、地下车库。
    借助非等间距的灰色预测模型,土工膜一方面可以利用高荷载水平下的蠕变变形预测低荷载水平下的蠕变变形;另一方面可以利用高荷载水平下的蠕变断裂时间预测低荷载水平下的蠕变断裂时间。排水板是由聚苯乙烯(HIPS)或者是聚乙烯(HDPE)塑胶底板经过冲压制成圆锥突台或者加劲肋的凸点(或中空圆柱形多孔)而成,幅宽有3米,长度有10米或者是15米。土工格栅是用聚丙烯、聚氯乙烯等高分子聚合物经热塑或模压而成的二维网格状或具有一定高度的三维立体网格屏栅,当作为土木工程使用时,称为土工格栅。     而动态预测方法区别于静态预测方法的最大特征在于:其原始数据(data)处理(chǔ lǐ)系统(system)可以根据观测数据的变化趋势不断调整,土工膜可以及时将实测数据的变化纳入系统,由此得到的蠕变预测值也更为合理。     在预测领域中应用最广泛的是BP网络。BP网络的学习算法是一种偏差反向传播式网络权值训练方法。它的理论基础是多层神经网络模型,它包括(bāo kuò)输入层、隐层和输出层3个层次,输入层有n个结点,输出层有m个结点。神经网络是一个复杂的非线性动力技术网络系统,一个具有偏差和至少一个S型隐含层加上一个线性输出层的网络能够逼近任何有理函数。最小二乘和BP神经网络特有的非线性能力,土工膜较好地解决了蠕变系数及三参数法对蠕变数据拟合精度不高的问题(Emerson)。但神经网络需要大量的数据作为学习和训练网络结构,土工膜实践证明(zhèng míng),在贫数据的情况(Condition)下应用神经网络,其结果不够理想。
土工膜灰色预测是基于灰色系统(system)理论的一种预测方法,土工膜是根据过去的及其现在已知的或非确定的信息建立一个由过去引伸到将来的灰色模型 GreyMode,简称GM,然后通过(tōng guò)对系统模型微分方程作白化处理(chǔ lǐ),用最小二乘法求解,确定预测模型中的待定系数,从而确定系统未来发展变化的趋势,该方法的最大优势是对原始数据(data)分布特征及样本量无特殊要求。土工膜其主要机理是以塑料薄膜的不透水性隔断土坝漏水通道,以其较大的抗拉强度和延伸率承受水压和适应坝体变形;而无纺布亦是一种高分子短纤维化学材料,通过针刺或热粘成形,具有较高的抗拉强度和延伸性。
    借助非等间距的灰色预测模型,土工膜一方面可以利用高荷载水平下的蠕变变形预测低荷载水平下的蠕变变形;另一方面可以利用高荷载水平下的蠕变断裂时间预测低荷载水平下的蠕变断裂时间。     而动态预测方法区别于静态预测方法的最大特征在于:其原始数据(data)处理(chǔ lǐ)系统(system)可以根据观测数据的变化趋势不断调整,土工膜可以及时将实测数据的变化纳入系统(system),由此得到的蠕变预测值也更为合理。     在预测领域中应用最广泛的是BP网络。BP网络的学习算法是一种偏差反向传播式网络权值训练方法。它的理论基础是多层神经网络模型,它包括(bāo kuò)输入层、隐层和输出层3个层次,输入层有n个结点,输出层有m个结点。神经网络是一个复杂的非线性动力技术网络系统(system),一个具有偏差和至少一个S型隐含层加上一个线性输出层的网络能够逼近任何有理函数。最小二乘和BP神经网络特有的非线性能力,土工膜较好地解决了蠕变系数及三参数法对蠕变数据拟合精度不高的问题(Emerson)。但神经网络需要大量的数据作为学习和训练网络结构,土工膜实践证明(zhèng míng),在贫数据的情况(Condition)下应用神经网络,其结果不够理想。

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