【摘 要】
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针对基本的粒子群算法存在训练早熟等问题,调整了算法中的粒子飞行策略,将其应用于大坝变形安全监控模型中,比较了改进前后模型的效果;并建立了逐步回归统计模型,通过对比模
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学水资源高效利用与工程安全国家工程研究中心,
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针对基本的粒子群算法存在训练早熟等问题,调整了算法中的粒子飞行策略,将其应用于大坝变形安全监控模型中,比较了改进前后模型的效果;并建立了逐步回归统计模型,通过对比模型的预测特征参数,比较分析了模型间的预测效果。结果表明,改进的粒子群算法具有改善早熟现象的优点,且预测效果有所提高。
The basic particle swarm optimization (PSO) is a problem of premature training. The particle flight strategy in the algorithm is adjusted and applied to dam deformation safety monitoring model. The effect of improving the model before and after is compared. A stepwise regression model is established, Contrast the prediction parameters of the model, and compare the prediction results between the models. The results show that the improved particle swarm optimization has the advantage of improving the premature phenomenon and the prediction effect is improved.
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