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  本文關(guān)鍵詞：基于GA-LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的大壩滲流壓力預(yù)報分析　出處：《水電能源科學》2016年10期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 土石壩 滲流壓力 GA-LMBP算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測

【摘要】：為克服傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滲流壓力預(yù)測過程中收斂慢、計算量大和易陷入局部極小等缺陷,依據(jù)滲流壓力的影響因素,研究了模型的結(jié)構(gòu)和輸入輸出因子,建立了基于遺傳算法和LM算法相結(jié)合的GA-LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大壩滲流壓力預(yù)測模型,即通過遺傳算法(GA)的選擇、交叉和變異操作得到BP網(wǎng)絡(luò)的一組全局最優(yōu)近似解(即網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值),再以該近似解為初值,利用LM算法對BP網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化訓練,將訓練好的網(wǎng)絡(luò)用于滲流壓力的預(yù)測。實例應(yīng)用結(jié)果表明,在相同精度的要求下,GA-LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型收斂速度快、預(yù)測精度高,對大壩滲流壓力的預(yù)測效果更佳,是值得采用的一種模型。
[Abstract]:In order to overcome the defects of slow convergence , large amount of calculation and small local minimum in the prediction of seepage pressure of traditional BP neural network , this paper studies the structure and input - output factors of the model according to the influence factors of seepage pressure , and establishes a GA - LMBP neural network based GA - LMBP neural network based on genetic algorithm and LM algorithm .

【作者單位】： 南京水利科學研究院;河海大學水利水電學院;水利部大壩安全管理中心;
【基金】：水利部公益性行業(yè)科研專項(201501033) 江蘇省水利科技項目(2015010) 國家國際科技合作專項(2011DFA72810)
【分類號】：TV641;TV698.12
【正文快照】： 1引言為保證大壩的安全運行,對大壩進行實時滲流監(jiān)測顯得尤為突出和重要。滲流壓力是反映和評價大壩工作狀態(tài)的重要物理量,亦是土石壩安全監(jiān)測的必測內(nèi)容。對滲流壓力進行預(yù)測分析可及時了解大壩滲流狀況和趨勢,避免大壩事故的發(fā)生。目前,對于滲流壓力的分析和預(yù)報多采用統(tǒng)計

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本文編號：1403153