基于蚁群神经网络的裂缝开合度预测模型

被引：9

作者：

张立新 ^{[1
]}

蒋裕丰 ^{[2
]}

董良 ^{[3
]}

机构：

[1] 宁夏大学土木与水利工程学院

[2] 河海大学水利水电工程学院

[3] 宁夏大学新技术研究中心

来源：

关键词：

裂缝开合度; 蚁群神经网络; 预测模型; 混合编程;

D O I：

暂无

中图分类号：

TV698.1 [水工建筑物的监测与原型观测];

学科分类号：

摘要：

大坝裂缝开合度是体现大坝安全的重要参量。针对传统裂缝开合度预测模型的不足,提出了基于蚁群神经网络的裂缝开合度预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高了学习速度,加快了收敛速度,缩短了训练时间,并通过实例验证了其拟合预报精度,说明该方法具有较强的实用性。

引用

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页数：3

共 5 条

[1] BP网络监测模型的Matlab&Delphi混合编程 [J].

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[2] 混凝土裂缝开度混合预测模型 [J].

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吴中如 .

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陈建康 ;

郭志学 .

[4]

基于蚁群神经网络的发动机故障诊断专家系统的研究[D]. 宋红英.中国农业大学 2005

[5]

水工建筑物安全监控理论及其应用[M]. 河海大学出版社 , 吴中如等著, 1990