基于GA-BP-AdaBoost强预测模型的大坝变形应用

摘要：

基于大坝变形量与多影响因素复杂非线性关系问题,提出了基于遗传算法优化BP神经网络的AdaBoost强预测模型(GA-BP-AdaBoost).算例分析表明,该强预测模型融合了遗传算法全局优化和BP神经网络的局部寻优的特点,同时AdaBoost强预测器通过给弱预测器的预测序列赋予不同的权重,综合不同预测序列的精度优势,实现了AdaBoost强预测器"优中选优"的目的,最大限度地提高了预测精度,验证了本文基于遗传算法优化BP神经网络的AdaBoost强预测模型在大坝变形监测中的可行性和实用性.

关键词：AdaBoost、强预测器、遗传算法、BP神经网络、精度分析

所属期刊栏目：39

分类号：P258(专业测绘)

资助基金：国家自然科学基金项目41864002;广西空间信息与测绘重点实验室项目15-140-07-05

在线出版日期：2019-09-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：415-419