基于改进PSO-ELM算法的混凝土坝变形非线性监控模型

• 作者: 张海龙 范振东
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 混凝土坝变形 非线性监控模型 极限学习机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 大坝安全与监测
• 页码范围: 82-84,199
• 页数: 4页
• 分类号: TV698.1
• 语种: 中文

摘要

针对混凝土坝变形模型高度非线性问题,将极限学习机(ELM)用于混凝土坝变形监控模型的构建中,由于极限学习机的精度受输入权值和隐含层阈值的影响,引入改进的粒子群算法(PSO)进行最优求解,从而建立基于改进PSO-ELM算法的混凝土坝变形非线性监控模型.实例应用结果表明,该模型不仅可行、有效,且具有较强的学习能力和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海龙	西京学院土木工程学院	14	37	4.0	5.0
2	范振东		3	0	0.0	0.0