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| 基于EMD-FOA-BP神经网络的大坝变形预测研究 | |
| 作者姓名： | 黄军胜 黄良珂 刘立龙 谢劭峰 |
| 作者单位： | 广西壮族自治区水利电力勘测设计研究院;桂林理工大学测绘地理信息学院;广西空间信息与测绘重点实验室 |
| 摘 要： | 建立了以经验模态分解法(EMD)和果蝇算法(FOA)优化BP神经网络为基础的EMD-FOA-BP大坝变形预测模型,该模型首先利用EMD将大坝变形序列分解成相对平稳的分量,再根据各分量的特点构造不同FOA-BP模型并进行预测,叠加各分量预测值得到最终预测结果。结果表明,EMD-FOA-BP模型的自适应能力、学习能力及非线性映射能力较强,在大坝变形预测应用中能有效提高精度,预测精度较FOA-BP模型有所提高,且明显优于BP神经网络模型和GA-BP模型。 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |