基于进化神经网络混凝土大坝变形预测

详细信息   

• 责任者：李守巨^c大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室^d1960^e博士生^f副教授 ; 刘迎曦 ; 刘玉静^c长春工业大学
• 刊名：岩土力学
• 出版年：2003
• 卷期：24^b4
• 关键词：坝基 ; 神经网络系统11^a吉林20^a变形 ; 算法 ; 预测31^a丰满
• 页码：634～638
• 索书号：P478.06/357
• 图表：^c表1参15插图
• 分类号：1610
• 文摘期号：2004/01

摘要

根据丰满大坝多年变形观测数据，建立了基于进化神经网络混凝土大坝变形预测方法。经典的BP神经网络的缺陷在于收敛速度慢和泛化能力弱等特性。与普通的多元回归方法和传统的BP神经网络相比，采用遗传算法训练的人工神经网络预测模型预报大坝的变形具有精度高和全局收敛的特点。在丰满大坝工程实际应用表明，所建立的基于进化神经网络混凝土大坝变形预报方法与广泛采用的统计方法相比，可以显著提高大坝变形预报精度。（长江录）