【摘 要】
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提出了一种基于GA-PSO混合优化BP神经网络的大坝变形监测模型,将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合,利用GA算法的全局性和PSO算法收敛速度快的特点,通过迭代
【机 构】
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桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林理工大学广西空间信息与测绘重点实验室,广西壮族自治区地理信息测绘院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41461089)
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提出了一种基于GA-PSO混合优化BP神经网络的大坝变形监测模型,将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合,利用GA算法的全局性和PSO算法收敛速度快的特点,通过迭代选取最优的粒子作为BP神经网络的连接权值和阈值,以减小网络输出误差,提高其收敛速度和加强网络泛化能力。运用GA-PSO-BP模型对大坝自动监测数据进行预测分析,实验结果表明GA-PSO-BP模型优化了BP神经网络的连接权值和阈值,能有效提高网络训练精度与收敛速度,有效避免早熟收敛,使模型的整体预测效果得到提高。
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