优化BP神经网络的位移预测模型

• 作者: 刘晓青 王雪红 赵泱军 钱文江 陶海龙
• 来源期刊: 水利水运工程学报
• 关键词: 改进粒子群算法 BP神经网络 混凝土重力坝 位移 预测 仿真分析
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TV698.1+1
• 语种: 中文

摘要

针对大坝位移预测常规方法存在的问题,基于改进粒子群算法的BP神经网络(IPSO-BP)的大坝位移预测方法,通过IPSO对常规BP神经网络的权值和阈值进行优化,弥补了BP网络的不足,保证了预测精度.以2011-12-21-2013-06-27观测得到的某混凝土重力坝某一典型坝段坝顶的顺河向位移值为研究对象,建立基于IPSO-BP的大坝预测模型并进行仿真分析研究.同时,为了验证该模型的拟合及预测效果,建立PSO-BP模型、利用最小二乘法求解参数的统计模型进行对比分析.上述研究结果表明,此模型预测精度优于常规模型且拟合效果好、预测结果的平均相对误差小,说明此方法有效可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓青	河海大学水利水电工程学院	53	146	7.0	10.0
2	王雪红	河海大学水利水电工程学院	3	31	2.0	3.0
3	赵泱军	河海大学水利水电工程学院	2	21	2.0	2.0
4	陶海龙		1	18	1.0	1.0
5	钱文江	长江勘测规划设计研究有限责任公司枢纽设计处	1	18	1.0	1.0