基于AFSA-灰色神经网络模型的大坝裂缝预测

发布时间：2017-08-19 11:39

  本文关键词：基于AFSA-灰色神经网络模型的大坝裂缝预测

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【摘要】：针对灰色神经网络模型的权值和阈值是人工随机初始化的,当对相关问题进行预测时,容易陷入局部最优解,导致预测精确度偏低的问题,采用人工鱼群算法(AFSA)对灰色神经网络的初始参数进行优化,构建AFSA-灰色神经网络预测模型,并利用该模型对某大坝的裂缝开度进行预测。与传统的BP神经网络、灰色神经网络的预测结果对比表明:AFSA-灰色神经网络模型的预测精确度更高,可以对大坝裂缝开度进行预测。
【作者单位】： 云南省水利水电勘测设计研究院;云南省电力学校;河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心;
【关键词】： 大坝 裂缝开度预测 人工鱼群 灰色神经网络 BP神经网络
【分类号】：TV698.1;TP183
【正文快照】： 受荷载和环境因素影响,大坝在长期服役过程中不可避免地会出现裂缝,裂缝不断扩展就会严重影响坝体的整体安全,若不采取措施对其进行控制,则可能引发溃坝等灾难性后果,因此对大坝裂缝进行实时监控具有重要意义。灰色理论和神经网络被广泛用于信息处理等,但受各自缺点的限制,并

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本文编号：700527