改进RBF神经网络法在大坝位移分析中的应用

武金坤; 刘婧然; 薛顺花; 张娇娇

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改进RBF神经网络法在大坝位移分析中的应用

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摘要

针对RBF神经网络容易出现局部最优解和收敛速度慢的问题,提出引入惯性权重来改进混合蛙跳算法,继而用改进方法优化RBF神经网络.改进的混合蛙跳算法通过设定一个合理的初始权重,从而达到修正青蛙群体的更新策略、跳出局部最优解、避免早熟的目的,同时具有平衡全局搜索和局部搜索的能力,很好地解决了传统RBF神经网络局部最优和收敛速度慢的问题.以某大坝位移分析为例,采用基于改进蛙跳算法的RBF神经网络后,模型预测精度有了较大的提高,与工程实际更为接近,具有一定的工程实用价值.

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来源
《人民长江》 |2013年第15期|58-61|共4页
作者
武金坤; 刘婧然; 薛顺花; 张娇娇;
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作者单位

河北工程大学水电学院,河北邯郸056038;

河北工程大学水电学院,河北邯郸056038;

青海禹兴水利水电设计有限公司,青海西宁810001;

水利部河北水利水电勘测设计研究院,天津300250;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水工建筑物管理;
关键词
RBF神经网络; 改进的混合蛙跳算法; 惯性权重; 大坝位移;

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