论文摘要
针对经典BP神经网络训练效率低、易陷入局部极值等缺点,利用云模型对传统人工鱼群算法（AFSA）进行改进,并采用改进后的云人工鱼群算法（CM-AFSA）对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构建基于CM-AFSA-BP神经网络的预测模型。以某土石坝测压管水位为指标,利用CM-AFSA-BP神经网络预测模型对其渗流压力进行预测,并与同结构的经典BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,CM-AFSA-BP神经网络模型在训练速度和预测精度上明显更优,在土石坝渗流压力预测和分析方面具有较好的适应性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 缪长健,施斌,郑兴,张长宇
关键词: 土石坝,云人工鱼群算法,神经网络,渗流压力,预测
来源: 水电能源科学 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 水利水电工程
单位: 南京大学地球科学与工程学院
基金: 国家重大科研仪器研制项目(41427801)
分类号: TV223.4;TV641
页码: 82-85
总页数: 4
文件大小: 858K
下载量: 183
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