基于遗传算法优化BP神经网络的面板堆石坝变形预测

• 作者: 杨敏 王海军 董霄峰
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 面板堆石坝 变形量预测 施工沉降 面板挠度
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 水工建筑
• 页码范围: 22-25
• 页数: 4页
• 分类号: TV641.43
• 字数: 2868字
• 语种: 中文

摘要

结合实测数据建立了面板堆石坝坝体变形量的BP神经网络预测模型,并引入遗传算法对其进行优化,结果表明经遗传算法优化后的模型预测结果要优于未优化模型的预测结果,优化模型具有更高的预测精度和更强的预测能力.基于某在建工程实例验证了本方法的可行性与实效性,预测结果不仅满足工程安全要求,而且具有较好的可信度和工程参考价值.在上述优化预测模型基础上,实现了引入施工沉降作为输入量对面板挠度进行精确预测,证明了应用这种方法进行面板挠度预测的合理性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨敏	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	110	957	18.0	25.0
2	王海军	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	70	534	13.0	18.0
3	董霄峰	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	10	35	4.0	5.0