一种改进AFSA-Elman边坡位移预测网络

• 作者: 任艺鹏 王述红 邢观华
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工鱼群算法 Elman网络 边坡 神经网络 位移
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 资源与土木工程
• 页码范围: 115-120
• 页数: 6页
• 分类号: TU45
• 字数: 3548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2019.01.022

摘要

Elman网络在边坡位移序列预测的应用中,对于网络隐含层神经元个数、阈值的选取没有具体的定论,且收敛速度慢,容易陷入局部解.基于此,将人工鱼群算法与Elman网络相结合,建立了改进的AFSA-Elman边坡位移预测网络,修正鱼群算法的步长,并利用经改进后鱼群算法强大的寻优能力,对Elman网络的初始权值和阈值进行优化,提高了Elman网络的预测精度和收敛速度.将改进的AFSA-Elman网络与传统Elman网络以及AFSA-BP网络进行对比,并模拟了3种网络的迭代过程,发现改进的AFSA-Elman预测网络较以上两种预测网络具有较高的精度,收敛性更好,更适用于边坡位移的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王述红	东北大学资源与土木工程学院	186	1815	23.0	36.0
2	任艺鹏	东北大学资源与土木工程学院	7	12	2.0	3.0
3	邢观华	东北大学资源与土木工程学院	6	9	2.0	3.0