【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【出 处】
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2013年全国大坝安全监测技术与应用学术交流会
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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.
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