基于遗传算法的 Elman 神经网络模型在大坝位移预测中的应用

• 作者: 刘雄峰 李俊 李博
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 关键词: 大坝位移预测 Elman神经网络 遗传算法 GA-Elman模型
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 页码范围: 152-156
• 页数: 5页
• 分类号: TV698.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.11705/j.issn.1672-643X.2014.03.31

摘要

针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足，结合遗传算法（ GA）的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点，建立了GA-Elman神经网络模型。与El-man神经网络模型相比，GA-Elman神经网络模型在预测大坝变形时具有全局收敛的特点，可以克服Elman神经网络容易陷入局部极小的缺陷。将该模型用于预测某水电站大坝实测变形数据，表明GA-Elman神经网络模型的预测精度高，在大坝位移预测中具备实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李博	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	27	229	9.0	14.0
2	李俊	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	24	303	11.0	16.0
3	刘雄峰	西北农林科技大学水利与建筑工程学院	1	10	1.0	1.0