基于人工蜂群算法与Elman神经网络的大坝变形监控模型

• 作者: 李鹏鹏 苏怀智 郭芝韵 钱秋培
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝变形 监控模型 Elman神经网络 人工蜂群算法 金沙江水电基地 云南省昭通市水富县 大坝安全
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 运行管理
• 页码范围: 104-108
• 页数: 5页
• 分类号: TV
• 字数: 3309字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2017.03.019

摘要

针对Elman神经网络收敛速度慢、容易陷入局部极小等问题,建立了人工蜂群算法(ABC)与Elman神经网络组合的大坝变形监控模型.应用于某混凝土重力坝的结果表明,单纯Elman神经网络建模方法预测的相对误差和标准差分别为3.50％和0.131,ABC-Elman(人工蜂群算法与Elman神经网络)模型预测的相对误差和标准差分别为1.98％和0.063.从各影响因子对大坝变形的贡献上看,水压分量占27.9％,温度分量占62.3％,时效分量占9.8％.ABC-Elman模型在建模效率、预测精度等方面均有一定的优势,较适合于大坝变形的建模分析,并可推广于大坝渗流、应力等监控模型中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏怀智	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	108	1113	17.0	28.0
5	郭芝韵	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	8	31	4.0	5.0
9	钱秋培	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	3	18	2.0	3.0
13	李鹏鹏	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	1	8	1.0	1.0