基于EPSO- NN模型的大坝安全监控数据处理

详细信息   全文下载|推荐本文 |

• 出版年：2010
• 作者：荆凯；徐波；王佳林；许后磊
• 单位1：河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
• 单位2：河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心
• 出生年：1985
• 学历：硕士研究生
• 语种：中文
• 作者关键词：粒子群优化算法；粒子进化；神经网络；大坝安全监控
• 起始页：113
• 总页数：3
• 经费资助：国家自然科学基金资助项目( 50909041；50879024)；国家科技支撑计划课题( 2008BAB29B03)；河海大学自然科学基金资助项目(2008426811)
• 刊名：人民黄河
• 是否内版：否
• 刊频：月刊
• 创刊时间：1949
• 主管单位：中华人民共和国水利部
• 主办单位：水利部黄河水利委员会
• 主编：薛松贵
• 电子信箱：rmhh@yrcc.gov.cn
• 网址：rmhh2010@163.com
• 卷：32
• 期：9
• 期刊索取号：P2225.06105
• 数据库收录：中文科技期刊数据库全文收录期刊
• 核心期刊：中文核心期刊

摘要

针时大坝安全监控神经网络模型中选入因子较多，使网络权值的计算成为高维问题，提出将粒子进化一多粒子群优化算法应用到人工神经网络，建立了EPSO- NN模型。该方法改善了BP神经网络易陷入局部极值和解不稳定的缺点。通过工程实例表明：EPSO-NN模型收敛速度快，求解稳定，预测精度比最小二乘回归和BP-NN高。