【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)大壩變形監(jiān)控模型的不足,在對(duì)人工蜂群(ABC)算法給予改進(jìn)的基礎(chǔ)上,開(kāi)展了基于人工蜂群(ABC)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大壩變形監(jiān)控模型建模原理、實(shí)現(xiàn)方法以及工程算例分析研究。通過(guò)引進(jìn)自適應(yīng)比例和平均歐式距離,克服了標(biāo)準(zhǔn)人工蜂群算法易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn);進(jìn)而利用改進(jìn)后的人工蜂群算法,對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值與閾值進(jìn)行尋優(yōu)。算例分析表明,將改進(jìn)后的人工蜂群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,并用于大壩變形監(jiān)控模型的構(gòu)建,有效提升了模型的擬合和預(yù)報(bào)能力。
[Abstract]:Aiming at the deficiency of the traditional dam deformation monitoring model, based on the improvement of artificial bee colony (ABC) algorithm, the modeling principle of dam deformation monitoring model based on artificial bee colony (ABC) and BP neural network is developed. The method of realization and the analysis of engineering examples. By introducing adaptive proportion and average Euclidean distance, the shortcomings of standard artificial bee colony algorithm are overcome, and the initial weight and threshold of BP neural network are optimized by using the improved artificial bee colony algorithm. The example analysis shows that the improved artificial bee colony algorithm is combined with the BP neural network technology and applied to the construction of dam deformation monitoring model, which effectively improves the ability of fitting and forecasting the model.
【作者單位】： 河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;河海大學(xué)水利水電學(xué)院;河海大學(xué)大禹學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51579083,41323001) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20130094110010) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金項(xiàng)目(2015B25414)
【分類(lèi)號(hào)】：TV698.11

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