三峡大学学报（自然科学版）
三峽大學學報（自然科學版）
삼협대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHINA THREE GORGES UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2013年
2期
20-24
,共5页
顾浩钦%仲云飞%程井%邓同春%李阳
顧浩欽%仲雲飛%程井%鄧同春%李暘
고호흠%중운비%정정%산동춘%리양
扬压力%BP神经网络%改进粒子群算法%统计模型
颺壓力%BP神經網絡%改進粒子群算法%統計模型
양압력%BP신경망락%개진입자군산법%통계모형
针对坝基扬压力预测的传统BP神经网络模型初始权值和阈值随机性强、易陷入局部最优等局限,采用惯性权重动态调整的改进粒子群算法对BP网络的初始权值和阈值进行优化,建立了基于IPSO的BP神经网络坝基扬压力预测模型.通过算例验证算法的优越性及程序的准确性,并以某大坝多年扬压力监测数据进行工程实例应用,结果表明,IPSO-BP扬压力预测模型与传统BP模型相比,拟合相关系数大,统计误差小,预测精度更高.
針對壩基颺壓力預測的傳統BP神經網絡模型初始權值和閾值隨機性彊、易陷入跼部最優等跼限,採用慣性權重動態調整的改進粒子群算法對BP網絡的初始權值和閾值進行優化,建立瞭基于IPSO的BP神經網絡壩基颺壓力預測模型.通過算例驗證算法的優越性及程序的準確性,併以某大壩多年颺壓力鑑測數據進行工程實例應用,結果錶明,IPSO-BP颺壓力預測模型與傳統BP模型相比,擬閤相關繫數大,統計誤差小,預測精度更高.
침대패기양압력예측적전통BP신경망락모형초시권치화역치수궤성강、역함입국부최우등국한,채용관성권중동태조정적개진입자군산법대BP망락적초시권치화역치진행우화,건립료기우IPSO적BP신경망락패기양압력예측모형.통과산례험증산법적우월성급정서적준학성,병이모대패다년양압력감측수거진행공정실례응용,결과표명,IPSO-BP양압력예측모형여전통BP모형상비,의합상관계수대,통계오차소,예측정도경고.
