【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41704027);广西自然科学基金(2017GXNSFBA198139; 2015GXNSFAA139230)
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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。
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