通过改进自适应PSO优化BP网络预测大坝变形

被引：9

作者：

刘忠豹

机构：

[1] 山东科技大学测绘科学与工程学院

来源：

大地测量与地球动力学 | 2019年 / 39卷 / 05期

关键词：

水平位移; 预测精度; PSO-BP; LPSO-BP; ADPPSO-BP;

D O I：

10.14075/j.jgg.2019.05.017

中图分类号：

TV698 [水工建筑物管理]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081504 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出自适应粒子群神经网络(ADPPSO-BP)算法,并加入自适应变异算子,提高粒子跳出局部搜索的能力,实现对坝体位移的精准预测。以丰满大坝为例进行验证,建立PSO-BP(粒子群神经网络)、LPSO-BP(线性粒子群神经网络)、改进ADPPSO-BP(改进自适应粒子群神经网络)3种模型,对大坝进行变形预测。结果表明,ADPPSO-BP预测误差最小。

引用

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