优化BP神经网络的位移预测模型

作     者：王雪红 刘晓青 陶海龙 钱文江 赵泱军 WANG Xue-hong;LIU Xiao-qing;TAO Hai-long;QIAN Wen-jiang;ZHAO Yang-jun

作者机构：河海大学水利水电工程学院江苏南京210098 中国水利水电第五工程局有限公司四川成都610066 长江勘测规划设计研究有限责任公司枢纽设计处湖北武汉430010 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(51079044) 国家"十二五"科技支撑计划课题(2012BAK10B04) 水利部公益性行业科研专项经费项目(201301033) 

出 版 物：《水利水运工程学报》 (Hydro-Science and Engineering)

年 卷 期：2014年第2期

页      码：38-42页

摘      要：针对大坝位移预测常规方法存在的问题,基于改进粒子群算法的BP神经网络(IPSO-BP)的大坝位移预测方法,通过IPSO对常规BP神经网络的权值和阈值进行优化,弥补了BP网络的不足,保证了预测精度。以2011-12-21—2013-06-27观测得到的某混凝土重力坝某一典型坝段坝顶的顺河向位移值为研究对象,建立基于IPSO-BP的大坝预测模型并进行仿真分析研究。同时,为了验证该模型的拟合及预测效果,建立PSO-BP模型、利用最小二乘法求解参数的统计模型进行对比分析。上述研究结果表明,此模型预测精度优于常规模型且拟合效果好、预测结果的平均相对误差小,说明此方法有效可行。

主 题 词：改进粒子群算法 BP神经网络 混凝土重力坝 位移 预测 仿真分析 

学科分类：081504[081504] 08[工学] 0815[工学-矿业类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-640X.2014.02.006

馆 藏 号：203996766...