【摘 要】
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本文将粒子群算法(PSO)引入大坝监测领域,提出一种基于粒子群神经网络(PSONN)的大坝监控预报模型.该模型充分发挥PSO的全局寻优能力和BP神经网络局部细致搜索优势,给BP神经网
【机 构】
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沈阳农业大学,水利学院,沈阳,110161
【出 处】
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2006年深部岩石工程与岩土灾害防治测试新技术与应用研讨会
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本文将粒子群算法(PSO)引入大坝监测领域,提出一种基于粒子群神经网络(PSONN)的大坝监控预报模型.该模型充分发挥PSO的全局寻优能力和BP神经网络局部细致搜索优势,给BP神经网络提供了良好的初始权值.对逐一粒子群(SPSONN)、整体粒子群(WPSONN)、逐一BP(SBPNN)及整体BP(WBPNN)4种预报模型的对比分析表明:逐一预报模型(SPSONN和SBPNN)的预报精度明显高于对应的整体预报模型(WPSONN和WBPNN)的预报精度;与BP神经网络模型相比,PSONN模型不仅收敛速度明显加快,而且预报精度也有较大提高,尤其是SPSONN模型,其高精度和短历时性完全满足实时预报的需要,可以准确、有效地应用于大坝监测量的实时预报.
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