基于ABC优化的BP神经网络在大坝变形监控预报中的应用

文档名：基于ABC优化的BP神经网络在大坝变形监控预报中的应用
对大坝进行有效的监控，建立实用的大坝安全监测模型，根据监测资料准确的预测大坝的变形，对大坝的健康状况及安全稳定的具有重要意义。针对大坝变形具有很强的非线性、随机性,大坝变形的预测困难,本文提出人工蜂群BP神经网络大坝变形预测方法.将人工蜂群算法与BP神经网络相结合,利用人工蜂群算法具有很强的全局优化能力、强鲁棒性等优点来克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点,同时建立了蜂群BP神经网络大坝变形预测模型,将该模型与单纯的BP神经网络预测模型相比较,结果表明该优化算法提高了大坝变形预报的精度,加快了网络的收敛速度.
作者：陈晨 邵晨飞 魏玮 李经纬 江潜成 杨孟
作者单位：河海大学水利水电学院,江苏南京,210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京,210098南昌工程学院水利与生态工程学院,江西南昌,330099
母体文献：2013年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会论文集
会议名称：2013年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会  
会议时间：2016年11月1日
会议地点：江苏扬州
主办单位：全国大坝安全监测技术信息网
语种：chi
分类号：U45TV6
关键词：大坝  变形监测  BP神经网络  人工蜂群算法  预报精度  收敛速度
在线出版日期：2017年6月30日
基金项目：
相似文献
相关博文

2024-12-10 13:18 上传 基于ABC优化的BP神经网络在大坝变形监控预报中的应用.pdf

文件大小:

671.93 KB

下载次数:

60

高速下载