遗传小波神经网络在大坝变形预测中的应用

• 作者: 周吕 胡纪元 陈冠宇 鸿雁
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝变形 遗传小波神经网络 BP 神经网络 小波神经网络 预测精度
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 工程建设管理
• 页码范围: 126-128
• 页数: 3页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 2969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2014.10.038

摘要

针对传统的数学统计模型无法完全描述大坝变形量与多种荷载因素之间非线性映射关系的缺点，引入了一种基于遗传算法的小波神经网络模型，利用该模型对小波神经网络的初始权值、尺度因子进行全局优化搜索，克服了 BP 神经网络初始化的随机性以及网络易陷入局部极小值的不足，将该模型运用于大坝坝顶的径向、切向位移预测，结果表明，遗传算法优化的小波神经网络模型结构稳定性更好，预测精度较 BP 神经网络模型、小波神经网络模型有较大提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周吕	桂林理工大学测绘地理信息学院	23	120	8.0	10.0
3	鸿雁	桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室	8	65	5.0	8.0
7	胡纪元	桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室	6	33	4.0	5.0