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《第一届中国水利水电岩土力学与工程学术讨论会论文集(下册)》2006年
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基于PSONN的大坝监控实时预报模型

闫滨  高真伟  
【摘要】:将粒子群算法(PSO)引入大坝监测领域,提出一种基于粒子群神经网络(PSONN)的大坝监控预报模型。该模型充分发挥PSO的全局寻优能力和BP神经网络局部细致搜索优势,给BP神经网络提供了良好的初始权值。对逐一粒子群(SPSONN)、整体粒子群(WPSONN)、逐一BP(SBPNN)及整体BP(WBPNN)四种预报模型的对比分析表明:逐一预报模型(SPSONN和SBPNN)的预报精度明显高于对应的整体预报模型(WPSONN和WBPNN)的预报精度;与BP神经网络模型相比,PSONN模型不仅收敛速度明显加快,而且预报精度也有较大的提高,尤其是SPSONN模型,其高精度和短历时性完全满足实时预报的需要,可以准确、有效地应用于大坝监测量的实时预报。
【作者单位】:沈阳农业大学水利学院 辽宁省水利厅
【分类号】:TV698.1

【参考文献】
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