本文關(guān)鍵詞：基于AFSA-灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的大壩裂縫預(yù)測(cè)

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【摘要】：針對(duì)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值和閾值是人工隨機(jī)初始化的,當(dāng)對(duì)相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),容易陷入局部最優(yōu)解,導(dǎo)致預(yù)測(cè)精確度偏低的問(wèn)題,采用人工魚(yú)群算法(AFSA)對(duì)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)建AFSA-灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,并利用該模型對(duì)某大壩的裂縫開(kāi)度進(jìn)行預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比表明:AFSA-灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精確度更高,可以對(duì)大壩裂縫開(kāi)度進(jìn)行預(yù)測(cè)。
【作者單位】： 云南省水利水電勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院;云南省電力學(xué)校;河海大學(xué)水資源高效利用與工程安全國(guó)家工程研究中心;
【關(guān)鍵詞】： 大壩 裂縫開(kāi)度預(yù)測(cè) 人工魚(yú)群 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【分類(lèi)號(hào)】：TV698.1;TP183
【正文快照】： 受荷載和環(huán)境因素影響,大壩在長(zhǎng)期服役過(guò)程中不可避免地會(huì)出現(xiàn)裂縫,裂縫不斷擴(kuò)展就會(huì)嚴(yán)重影響壩體的整體安全,若不采取措施對(duì)其進(jìn)行控制,則可能引發(fā)潰壩等災(zāi)難性后果,因此對(duì)大壩裂縫進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控具有重要意義�；疑碚摵蜕窠�(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛用于信息處理等,但受各自缺點(diǎn)的限制,并

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