改进RBF神经网络法在大坝位移分析中的应用

• 作者: 刘婧然 张娇娇 武金坤 薛顺花
• 来源期刊: 人民长江
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 改进的混合蛙跳算法 惯性权重 大坝位移
• 年，卷（期）: 2013,（15）
• 所属期刊栏目: 科研
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TV698
• 字数: 3172字
• 语种: 中文

摘要

针对RBF神经网络容易出现局部最优解和收敛速度慢的问题,提出引入惯性权重来改进混合蛙跳算法,继而用改进方法优化RBF神经网络.改进的混合蛙跳算法通过设定一个合理的初始权重,从而达到修正青蛙群体的更新策略、跳出局部最优解、避免早熟的目的,同时具有平衡全局搜索和局部搜索的能力,很好地解决了传统RBF神经网络局部最优和收敛速度慢的问题.以某大坝位移分析为例,采用基于改进蛙跳算法的RBF神经网络后,模型预测精度有了较大的提高,与工程实际更为接近,具有一定的工程实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘婧然	河北工程大学水电学院	13	58	5.0	7.0
2	武金坤	河北工程大学水电学院	3	22	2.0	3.0
3	薛顺花		1	0	0.0	0.0
4	张娇娇		1	0	0.0	0.0