大坝服役性态安全监控的GA-RBF组合模型

• 作者: 姓海涛 张敏 杜辉 赵二峰 郭珅
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大坝 位移 监控模型 RBF神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 水利工程
• 页码范围: 11-14
• 页数: 4页
• 分类号: TV698
• 字数: 3171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2018.02.003

摘要

RBF神经网络具有很强的非线性拟合能力,但是在搜索最优解的时候易在局部最优处停滞.遗传算法是模拟自然界生物繁衍进化的算法,具有高效的全局搜索能力.本文提出了一种新的大坝服役性态监控模型.我们用遗传算法优化选择 RBF 网络隐层节点的各类参数,诸如网络隐层的中心值、宽度和权值.这样既可以避免陷入局部最优又能加快收敛速度.本文将遗传优化的 RBF 神经网络模型应用于某混凝土双曲拱坝的位移监测资料分析.比较发现,该方法可以很好的对大坝服役性态进行预测,取得很高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵二峰	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	23	86	6.0	7.0
5	张敏		8	7	1.0	2.0
6	杜辉	河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室	6	1	1.0	1.0
10	郭珅		1	1	1.0	1.0
11	姓海涛		4	8	1.0	2.0