基于PLS和GA的大坝变形神经网络预测模型

• 作者: 姜秀娟 徐波 许后磊
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 偏最小二乘回归 遗传算法 神经网络 水平位移 大坝 预测模型
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 117-118,120
• 分类号: TV697.2
• 字数: 2786字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2010.11.052

摘要

针对大坝安全监控模型中各因子间的多重共线性和非线性,利用偏最小二乘回归法解决了多重共线性,用经遗传算法优化的RBF神经网络解决了非线性,建立了PLS-GARBF大坝水平位移预测模型.实例应用结果表明:PLS-GARBF模型的预测精度优于独立使用RBF或GARBF的精度,更适合大规模的数据建模.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许后磊	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	7	21	2.0	4.0
10	徐波	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	37	112	6.0	8.0
19	姜秀娟	河海大学水文水资源学院	1	0	0.0	0.0