حراج!
elsevier

A self-tuning system for dam behavior modeling based on evolving artificial neural networks (سیستم خود تنظیمی برای مدلسازی رفتار سد بر مبنای شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی)

24,000 تومان 14,000 تومان

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

Elsevier Journals

Year: 2016

23 صفحه فارسی

توضیحات محصول

 A self-tuning system for dam behavior modeling based on evolving artificial neural networks

Abstract

Most of the existing methods for dam behavior modeling presuppose temporal immutability of the modeled structure and require a persistent set of input parameters. In real-world applications, permanent structural changes and failures of measuring equipment can lead to a situation in which a selected model becomes unusable. Hence, the development of a system capable to automatically generate the most adequate dam model for a given situation is a necessity. In this paper, we present a self-tuning system for dam behavior modeling based on artificial neural networks (ANN) optimized for given conditions using genetic algorithms (GA). Throughout an evolutionary process, the system performs near real-time adjustment of ANN architecture according to currently active sensors and a present measurement dataset. The model was validated using the Grancarevo dam case study (at the Trebisnjica river located in the Republic of Srpska), where radial displacements of a point inside the dam structure have been modeled as a function of headwater, temperature, and ageing. The performance of the system was compared to the performance of an equivalent hybrid model based on multiple linear regression (MLR) and GA. The results of the analysis have shown that the ANN/GA hybrid can give rather better accuracy compared to the MLR/GA hybrid. On the other hand, the ANN/GA has shown higher computational demands and noticeable sensitivity to the temperature phase offset present at different geographical locations.

سیستم خود تنظیمی برای مدلسازی رفتار سد بر مبنای شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی

چکیده

بیشتر روش های موجود برای مدلسازی رفتار سد، فرض می نماید که سازه مدل شونده به طور موقت تغییر ناپذیر است و نیاز به یک مجموعه پایدار و ثابتی از پارامتر های ورودی دارد. در کاربردهای واقعی، تغییرات دائمی سازه و خرابی های دستگاه اندازه گیری می تواند منجر به یک موقعیتی شود که در آن، یک مدل انتخاب شده، ناپایدار باشد. بنابراین، توسعه سیستمی که قادر به تولید اتوماتیک مناسب ترین مدل سد برای یک موقعیت باشد، لازم است. دراین مقاله، ما یک سیستم خود تنظیمی را برای مدلسازی رفتار سد بر مبنای شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) بهینه شده برای شرایط مفروض با استفاده از الگوریتم های ژنتیکی (GA) ارائه می نماییم. سیستم، در کل یک فرایند تکاملی و پویا، تطبیق های تقریبا واقعی را از معماری ANN طبق سنسور های فعال جاری و یک پایگاه داده اندازه گیری موجود، اجرا می نماید. این مدل با استفاده از بررسی موردی سد Grancarvano ( در رودخانه Trebisjica در جمهوری صربستان) تایید شد جاییکه جابجایی های شعاعی یک نقطه درون سازه سد به عنوان تابعی از منبع آب جریان بالادستی (سر آب)، دما و پیرشدگی (استهلاک خواص ماده در اثر گذشت زمان)، مدل می شود. کارایی سیستم با کارایی مدل هیبریدی (دوگانه) بر مبنای رگراسیون خطی چندگانه (MLR) و GA مقایسه شد. نتایج این آنالیز نشان داده است که روش دوگانه ANN/GA می تواند دقت بهتری را در مقایسه با روش MLR/GA ارائه نماید. از سوی دیگر، روش ANN/GA، نیازمند محاسبات بیشتر بوده و حساسیت قابل توجهی را به آفست فاز دمایی موجود در مکان های جغرافیایی مختلف دارد.

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “A self-tuning system for dam behavior modeling based on evolving artificial neural networks (سیستم خود تنظیمی برای مدلسازی رفتار سد بر مبنای شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *