改进的土石坝GACO-BP渗流监控模型研究

• 作者: 张海龙
• 来源期刊: 陕西水利
• 学科: 工学
• 关键词: 土石坝 遗传蚁群算法 BP神经网络 渗流压力 监控模型
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 水利科技
• 页码范围: 19-21,25
• 页数: 4页
• 分类号: TV641.2+2
• 字数: 4305字
• 语种: 中文

摘要

为克服标准BP算法训练效率低、易陷入局部极值等不足,引入遗传蚁群混合算法(GACO),并对其混合时间和信息转换的计算方法进行改进,利用改进后的算法优化标准BP神经网络的权值和阈值,对土石坝的渗流压力进行监控.以某土石坝为例,利用GACO-BP神经网络监控模型以测压管水位为指标对其渗流压力进行预测,将预测结果与同结构的经典BP神经网络预测结果进行对比发现,GACO-BP神经网络模型在训练速度和预测精度上明显更好,在土石坝渗流压力预测和分析方面具有较好的实用性.

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		3	0	0.0	0.0