基于改进ABC-BP的大坝变形监控模型研究

发布时间：2018-10-22 13:48

【摘要】：针对传统大坝变形监控模型的不足,在对人工蜂群(ABC)算法给予改进的基础上,开展了基于人工蜂群(ABC)与BP神经网络的大坝变形监控模型建模原理、实现方法以及工程算例分析研究。通过引进自适应比例和平均欧式距离,克服了标准人工蜂群算法易陷入局部最优的缺点;进而利用改进后的人工蜂群算法,对BP神经网络的初始权值与阈值进行寻优。算例分析表明,将改进后的人工蜂群算法与BP神经网络技术相结合,并用于大坝变形监控模型的构建,有效提升了模型的拟合和预报能力。
[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.
【作者单位】： 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;河海大学水利水电学院;河海大学大禹学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51579083,41323001) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130094110010) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(2015B25414)
【分类号】：TV698.11

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本文编号：2287329