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摘要:
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、拟舍精度高,为大坝安全监控分析提供了一种有效的新方法.
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文献信息
篇名 CPSO-NN模型在大坝安全监控中的应用
来源期刊 水利水电科技进展 学科 工学
关键词 协同粒子群 神经网络 大坝安全监控
年,卷(期) 2008,(4) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 8-10,75
页数 4页 分类号 TV640.3
字数 3072字 语种 中文
DOI 10.3880/j.issn.1006-7647.2008.04.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 金永强 河海大学水利水电工程学院 17 90 7.0 8.0
5 ZHANG Lei 河海大学水利水电工程学院 1 8 1.0 1.0
9 LI Zi-yang 河海大学水利水电工程学院 1 8 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
协同粒子群
神经网络
大坝安全监控
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水利水电科技进展
双月刊
1006-7647
32-1439/TV
大16开
南京西康路1号河海大学内
28-244
1981
chi
出版文献量(篇)
2984
总下载数(次)
4
总被引数(次)
30830
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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