基于粒子群优化算法的RBF神经网络在闸墩裂缝宽度预测中的应用

针对RBF神经网络选取网络参数及结构不当导致网络收敛慢的问题,采用粒子群算法优化RBF神经网络参数,建立了基于粒子群优化算法的RBF神经网络模型(PSO-RBF神经网络模型),对双台子河闸闸墩混凝土表面裂缝宽度进行了模拟和预测。结果表明,与单一的RBF神经网络模型相比,PSO-RBF神经网络模型预测精度更高。用训练好的PSO-RBF神经网络模型预测了2015年5月21日~6月14日闸墩混凝土表面裂缝宽度,发现该闸墩混凝土表面裂缝宽度呈周期性变化且有变大的趋势。