基于思维进化算法优化BP神经网络的渗透参数反演研究

沈宇扬; 沈振中; 李佳杰; 史亚旋; 毛翼飞

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基于思维进化算法优化BP神经网络的渗透参数反演研究

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针对传统BP神经网络反演渗透参数的准确性很大程度依赖于初始权值和阈值的选择的问题,引入全局寻优能力极强、待调参数较少、收敛速度快的思维进化算法优化BP神经网络,以弥补传统BP神经网络在解决该问题时拟合能力有限、容易陷入局部最优、收敛速度慢的缺陷,进而提出了思维进化算法优化BP神经网络反演渗透参数的新方法。对某混凝土面板堆石坝进行渗透参数反演结果表明,与传统BP神经网络相比,思维进化算法优化BP神经网络具有更好的泛化能力,反演得到的渗压测点水头与实际值吻合更好,渗透参数符合实际。

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来源
《水电能源科学》 |2020年第2期|102-105|共5页
作者
沈宇扬; 沈振中; 李佳杰; 史亚旋; 毛翼飞;
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作者单位

河海大学水利水电学院;

江苏南京210098;

华中科技大学电气与电子工程学院;

湖北武汉430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水工建筑物的渗流和防渗;
关键词
渗透参数; 反演分析; BP神经网络; 思维进化算法;

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