顾及大坝位移残差序列混沌效应的GA-BP预测模型

• 作者: 姜振翔 彭圣军 徐镇凯 魏博文
• 来源期刊: 中国科学（技术科学）
• 关键词: 大坝 残差序列 遗传神经网络 (GA-BP) 混沌理论
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 541-546
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.1360/N092014-00181

摘要

针对大坝观测数据常规模型训练后的残差混沌效应及模型回归方法的拟合度等问题,文中融合遗传算法与神经网络的数据训练优势,通过构建的遗传神经网络(GA-BP)算法对大坝变形观测序列资料进行回归提取残差序列.基于位移回归残差序列的混沌特性,利用混沌理论对其残差序列进行数值分析,并将残差预测结果与GA-BP预测模型进行叠加.据此,提出了考虑大坝变形残差序列混沌效应的GA-BP监控预测模型.实例表明,文中建立的预测模型的计算精度及收敛速度均得到提高,且考虑残差影响的大坝监控模型的预测效果得到了有效的提升.该模型的建模方法亦可推广应用于边坡及其他水工建筑物的安全预警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐镇凯		51	329	9.0	16.0
2	魏博文		55	175	7.0	10.0
3	彭圣军		4	12	3.0	3.0
4	姜振翔		5	18	3.0	4.0