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基于IFOA-GNN的土石壩施工期位移預(yù)測模型

發(fā)布時間:2018-05-23 08:26

  本文選題:土石壩 + 位移預(yù)測 ; 參考:《水電能源科學(xué)》2016年09期


【摘要】:有效預(yù)測土石壩施工期的位移對大壩安全運行具有重要意義。針對基于智能學(xué)習(xí)的大壩位移預(yù)測模型存在的不足,提出了一種基于改進果蠅算法(IFOA)與灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)相結(jié)合的土石壩位移預(yù)測模型,即通過改進的果蠅算法迭代調(diào)整灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,得到全局最佳的初始化參數(shù),將其結(jié)果輸入灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于某土石壩施工期位移預(yù)測。結(jié)果表明,該預(yù)測模型預(yù)測精度高、預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定,且精度及穩(wěn)定性均優(yōu)于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(GNN)和果蠅算法與灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FOA-GNN)預(yù)測模型。
[Abstract]:It is very important to predict the displacement of earth-rock dam during construction period. In view of the shortcomings of the dam displacement prediction model based on intelligent learning, a displacement prediction model of earth-rock dam based on improved Drosophila algorithm (IFOA) and grey neural network (GNN) is proposed. That is, the weight and threshold of grey neural network are adjusted iteratively by the improved fruit fly algorithm, and the global optimal initialization parameters are obtained. The results are input into the grey neural network and applied to the displacement prediction of a certain earth-rock dam during the construction period. The results show that the prediction model is more accurate and stable than the grey neural network model (GNNN), the fruit fly algorithm and the grey neural network (FOA-GNN) prediction model.
【作者單位】: 河海大學(xué)水利水電學(xué)院;
【基金】:土石壩長效安全運行重大關(guān)鍵技術(shù)研究(201501033)
【分類號】:TV641;TV698.11

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:1923997

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