基于水循环神经网络模型的海堤渗压预测研究

• 作者: 蓝祝光 黄铭
• 来源期刊: 应用基础与工程科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 海堤渗压预测 水循环算法 神经网络 因子筛选 等维新息
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 1226-1234
• 页数: 9页
• 分类号: TV698.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.16058/j.issn.1005-0930.2018.06.007

摘要

为提高海堤渗压的预测效果,在充分分析渗压影响因素的基础上,提出一种新型预测模型.将具有强大寻优能力的新型算法——水循环算法与神经网络相结合,以相关系数法筛选出的渗压主要影响因子作为模型输入,渗压作为模型输出,利用水循环算法搜索神经网络的最佳权值,建立海堤渗压水循环神经网络模型.通过上海浦东海堤实测信息对该模型进行验证,结果表明,水循环神经网络模型较BP模型具有更快的收敛速度和更高的预测精度.同时,基于等维新息思想,实现模型信息不断更新、渗压实时预测的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄铭		54	144	7.0	8.0
2	蓝祝光		7	23	3.0	4.0