基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

• 作者: 谭荣建 齐银峰
• 来源期刊: 水利水电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝变形 BP神经网络 改进的粒子群算法 IPSO-BP模型 PSO-BP网络模型 大坝安全监测 大坝安全预警
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 运行管理
• 页码范围: 118-124
• 页数: 7页
• 分类号: TV698.1
• 字数: 6074字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13928/j.cnki.wrahe.2017.02.020

摘要

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中.传统的BP神经网络由于初始权值和闽值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点.针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比.结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点.该方法可供大坝安全监测和预警分析参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭荣建	昆明理工大学国土资源工程学院	34	132	5.0	10.0
2	齐银峰	昆明理工大学国土资源工程学院	2	22	2.0	2.0