神经网络组合模型在大坝位移预测中的应用

摘要：

为了提高大坝位移量预测的精度,引入了粒子群优化神经网络的组合预测方法.该组合预测方法以灰色GM(1,1)、回归分析法的预测值及预测结果的平均值作为输入,实际的大坝位移量作为输出,进行非线性组合.实例表明,粒子群优化神经网络组合预测法的均方误差为1.194 6 mm,平均绝对误差为0.781 4 mm,均小于单一模型及等权平均模型的相应值,适用于大坝位移量的预测.

关键词：大坝、位移、组合预测、神经网络

所属期刊栏目：13

分类号：TV698.1(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：云南省教育厅科学研究基金项目07C10634

在线出版日期：2013-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1091-1094