基于遗传算法优化ELM模型的小型水利工程沉降预测研究

• 作者: 薛亚民
• 来源期刊: 水利技术监督
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 小型水利工程 沉降预测 极限学习机 激活函数
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 190-193
• 页数: 4页
• 分类号: TU433
• 字数: 2474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1305.2020.03.053

摘要

为找出适用于小型水利工程沉降预测的标准方法,本文基于遗传算法GA优化极限学习机ELM模型、3种不同的ELM激活函数,得到6种计算模型,并根据输入地下水动态、降水量、气温和土质变化情况4项指标的2种输入组合形式,共计12种模型输入,得出最优沉降预测模型,结果表明:GA-ELMsin模型表现出了较高的精度,同时遗传算法可提高ELM模型计算精度,地下水动态是影响沉降的主要因素.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛亚民		2	0	0.0	0.0