基于AFSA-灰色神经网络模型的大坝裂缝预测

• 作者: 姜彦作 游健 金葵
• 来源期刊: 人民黄河
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝 裂缝开度预测 人工鱼群 灰色神经网络 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 工程建设管理
• 页码范围: 136-139
• 页数: 4页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 3738字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1379.2016.11.033

摘要

针对灰色神经网络模型的权值和阈值是人工随机初始化的，当对相关问题进行预测时，容易陷入局部最优解，导致预测精确度偏低的问题，采用人工鱼群算法（ AFSA）对灰色神经网络的初始参数进行优化，构建AFSA?灰色神经网络预测模型，并利用该模型对某大坝的裂缝开度进行预测。与传统的BP 神经网络、灰色神经网络的预测结果对比表明：AFSA?灰色神经网络模型的预测精确度更高，可以对大坝裂缝开度进行预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜彦作	河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心	4	1	1.0	1.0
2	游健		10	6	1.0	1.0
3	金葵		1	1	1.0	1.0