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鉴于传统BP神经网络在高铁桥沉降变形预报中随机性强、收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,本文引入了顾及邻域粒子群影响的改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络,建立IPSO_BP的高铁桥台沉降变形预报模型,组合模型的预报结果与高铁沉降变形评估方法—Asaoka进行比较,结果表明:基于改进的粒子群优化BP神经网络模型较高铁桥传统BP预报模型收敛速度更快,预报精度更高;预报评估结果与Asaoka方法预报的结果相符,证明了IPSO_BP模型的可靠性和实用性。 相似文献
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在分析城市用水特点、筛选相关影响因素的基础上建立城市生活需水量预测模型,并研究了模型求解过程中智能算法的应用。采用改进的粒子群优化(PSO)算法对反向传播(BP)神经网络的初始设置进行智能优化,避免了传统BP神经网络模型在训练过程中容易陷入局部极小值的缺点。应用该粒子群优化神经网络(PSO-BP)算法求解需水量预测模型,其实例结果表明,该算法提高了神经网络的训练效率,基于该算法的预测模型具有较理想的可靠性和精度。 相似文献
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神经网络具有结构简单,鲁棒性强,能够逼近任意函数的非线性映射能力,在多个领域得到了广泛应用。但其梯度下降法容易陷入局部最优,训练效率较低。采用粒子群算法(PSO)对BP神经网络进行改进,利用粒子群算法为BP神经网络提供精确的全局搜索能力,提高其训练效率和预测精度。基于建筑物实际沉降观测数据,对BP神经网络和PSO-BP神经网络进行对比分析。结果表明,PSO-BP神经网络的训练效果获得了较大提升,预测精度提升了约61%,预测结果明显优于传统BP神经网络。 相似文献
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高速公路路基沉降的准确预测对高速公路病害预防和治理有着极其重要的指导意义。以往的路基沉降预测模型多为单一模型或简单改进模型,提出了一种基于粒子群与Markov优化的PMIGM(1,1)预测模型。首先,基于灰色理论,提出了改进的IGM(1,1)预测模型;然后,利用Markov理论对IGM(1,1)预测模型的相对残差序列进行修正,使得该模型能反映数据的波动特征,得到了MIGM(1,1)预测模型;在此基础上,采用粒子群算法对残差序列参数进行白化,建立了PMIGM(1,1)预测模型。将该预测模型应用于云南保施高速公路高填方路基,分析结果表明该模型可提高预测模型的精度。 相似文献
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提出利用最大相关和最小冗余(mRMR)算法、粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络预测模型进行优化。对某住宅楼进行供热负荷预测,评价3种神经网络预测模型(BP神经网络预测模型、mRMR-BP神经网络预测模型、PSO-mRMR-BP神经网络预测模型)的预测效果。在3种神经网络预测模型中,BP神经网络预测模型的预测效果最差,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果最佳。与BP神经网络预测模型相比,经过mRMR算法对输入变量进行筛选以及PSO算法对初始参数进行优化,PSO-mRMR-BP神经网络预测模型的预测效果显著提高。 相似文献
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公路路基沉降是公路建筑工程中的重要问题,而路基沉降与相关因素也存在着线性、非线性的关系。因此,对基于多元线性回归的高速公路路基沉降量进行预测研究。首先,通过计算公路路基沉降的粒子群数值,对路基粒子群沉降数值进行归一化处理,创建多元线性回归的路基沉降量预测模型,实现多元线性回归的路基沉降量预测四部分的分析;再对多元线性回归高速公路路基沉降量的预测方法进行设计。通过对这种方法进行测试,验证与其相关的科学性、合理性,以此提升高速公路路基沉降量预测的相关精准度。 相似文献
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《广西城镇建设》2021,(3)
路基的最终沉降量是公路耐久性评估的重要参数,影响路基最终沉降量的主要因素有空气中软土层厚度、软土压缩模量、硬层厚度、硬层压缩模量、路堤宽高比、路基施工工期、竣工时沉降量。基于以上7个参数,结合BP神经网络较好的预测性,以及主成分分析(PCA)能消除自变量间的多重共线性和降低输入数据维度的特点,建立了基于PCA-BP神经网络的路基最终沉降量预测模型。以30组实测数据为例,对7个影响因素进行主成分分析,最终降为4个主成分,进而将其作为BP神经网络的输入因子,对路基的最终沉降量进行了预测。结果表明:PCA-BP神经网络预测误差低,实现了对路基的最终沉降量的较准确预测,PCA-BP神经网络模型为路基的最终沉降量预测提供了一种科学、可靠的方法。 相似文献
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为使地铁隧道在施工中沉降监测数据具有一定的预见性,分别采用了BP神经网络改进算法的预测模型、传统BP神经网络预模型以及基于时间序列的三次指数平滑法预测模型对地铁隧道施工中的沉降监测数据进行了预测。对其预测结果进行分析,得出了BP神经网络改进算法模型预测精度优于传统BP神经网络模型以及基于时间序列的三次指数平滑法模型预测精度的结论。 相似文献
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《工程勘察》2020,(4)
为解决矿区地表沉降变形预测的问题,提高预测模型的精度,提出了基于自回归综合移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)的新息自适应卡尔曼滤波(Innovation Adaptive Kalman Filter,IAKF)与组合神经网络相结合的混合预测模型。首先,针对沉降变形监测序列的非平稳性与复杂性等特点,ARIMA模型能够将原始数列平稳化,以此构建地表下沉的预测模型,并作为新息自适应卡尔曼滤波的状态方程。然后,将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和BP神经网络结合,构建EEMD-PSO-BP神经网络的组合网络模型,将组合神经网络的沉降预测结果作为观测值引入到卡尔曼滤波观测方程中,以建立混合预测模型。最后针对噪声方差Q与R选取的问题,利用新息自适应卡尔曼滤波估计出噪声方差的协方差阵。混合预测模型能有效减小单一预测机制造成的同一性质误差的累积,将基于ARIMA的新息自适应卡尔曼滤波、EEMD-PSO-BP神经网络模型与混合滤波模型的精度进行对比,新息自适应混合卡尔曼滤波预测模型的均方根误差降低至0. 3194mm,相对百分误差降到1. 42%。实验结果表明,混合滤波模型的各项预测结果要优于传统预测模型,精度相比较传统的预测模型有较大的改善。 相似文献
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小波神经网络在软基沉降组合预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
Tian Qihuang 《工程勘察》2008,(5)
将小波神经网络组合预测模型引入软土路基沉降预测中。把5组不同形式的s型增长模型单项预测结果作为小波网络的输入向量,将代表相应时刻的实际值作为小波网络的输出,对软基沉降序列进行非线性组合预测。预测结果表明,小波网络组合预测的结果比各单项模型预测的结果都好,与BP神经网络相比,小波网络的收敛速度更快,预测精度更高,模型的泛化能力更强。 相似文献
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建立了基于BP神经网络理论的空调系统负荷预测模型.针对BP神经网络参数优化过程中容易陷入局部最优的缺陷,采用差异演化算法(differential evolution algorithm,DE)对其进行优化,以提高预测精度.结合具体实例进行空调冷负荷预测,并与采用遗传算法、蚁群算法、粒子群算法对BP神经网络进行参数优化的仿真实验结果对比表明,由DE-BP算法所具有较好的预测性能. 相似文献
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单桩的竖向极限承载力受众多因素的影响,各影响因素与单桩承载力之间存在着高度的复杂性和非线性,借助神经网络的一个非线性处理能力,结合演化算法,建立基于粒子群算法和BP神经网络的单桩竖向极限承载力的预测模型。实验结果表明,经过演化算法优化的BP神经网络,在预测精度和收敛速度上都取得了良好效果。 相似文献
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人工神经网络在衡枣高速公路沉降预测中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
根据某高速公路高路堤填土施工期路基沉降实测资料,建立了预测路基沉降的等时距BP神经网络模型,并运用三次样条插值获得预测时间段内任一时刻沉降值,并与实测值进行比较,证明它具有很高的预测精度。 相似文献
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