基于粒子群神经网络的凌汛开河日期预测研究

为了更准确地预测凌汛开河日期,提出用粒子群算法和BP神经网络相结合的粒子群神经网络模型。介绍了模型的设计和算法实现的流程。该模型通过粒子群算法对BP神经网络初始的权值和阈值进行优化,并以黄河内蒙段三湖河口站作为研究实例进行冰凌开河日期预测。结果表明,经粒子群优化后的BP神经网络预测精度比遗传神经网络和单一BP神经网络更高。     

PSO-BP神经网络在多输出水利定额编制中的应用

针对运用BP神经网络模型来编制水利定额存在收敛慢、精度低、稳定性差的缺陷,提出利用粒子群算法(PSO)来优化BP神经网络初始权值阈值的模型,优化模型结合了粒子群全局搜索能力和BP网络的局部探优能力。在运用MATLAB对算法模型进行编程中,首先确定模型的关键参数和开展数据的预处理,其次利用标准粒子群算法优化BP神经网络的初始连接权值阈值,最后将优化的连接值带入BP模型训练并预测,实验中连续运行了50次模型。结果表明:BP模型的双输出预测精度分别为11.13%和8.41%,有10次未达到目标精度;PSO-BP模型的双输出预测精度分别为5.65%和5.44%,全部达到目标精度。因而得出结论,PSO-BP模型比单纯BP神经网络的预测精度和稳定性更好,更适合用来指导水利定额的编制工作。     

优化BP神经网络在地下水计算中的应用

采用动态惯性因子对粒子群算法进行改进,并将其应用到BP神经网络的优化中,依据滦河某观测站数据建立地下水动态预测网络模型.预测结果表明:在训练样本、预报因子和建模参数都相同的情况下,BP神经网络的收敛速度明显较慢;粒子群算法代替梯度下降法优化BP神经网络,有效地提高了计算精度、加快了收敛速度、改善了神经网络的稳定性;混合动态惯性因子的粒子群算法,收敛速度快速提高,计算误差大幅减小,精度及稳定性均较高.     

优化BP神经网络的位移预测模型

针对大坝位移预测常规方法存在的问题,基于改进粒子群算法的BP神经网络(IPSO-BP)的大坝位移预测方法,通过IPSO对常规BP神经网络的权值和阈值进行优化,弥补了BP网络的不足,保证了预测精度。以2011-12-21—2013-06-27观测得到的某混凝土重力坝某一典型坝段坝顶的顺河向位移值为研究对象,建立基于IPSO-BP的大坝预测模型并进行仿真分析研究。同时,为了验证该模型的拟合及预测效果,建立PSO-BP模型、利用最小二乘法求解参数的统计模型进行对比分析。上述研究结果表明,此模型预测精度优于常规模型且拟合效果好、预测结果的平均相对误差小,说明此方法有效可行。     

基于小波消噪及BP神经网络的大坝变形分析

基于港口湾大坝多期变形观测数据,采用Matlab语言、小波消噪及BP神经网络分别建立了基于时间序列和基于环境因素的大坝变形监测BP神经网络模型,并利用模型分别对大坝某点变形值进行预测。时间序列BP模型具有结构简单、学习速率快的特点;环境因素BP模型精度高,可有效反映变形因素,便于拟合预测复杂的测点变形,相对前一种模型能更好地揭示大坝变形规律。两种建模方法先应用小波分析对原始观测数据消噪,训练过程中采用附加动量法等改进BP算法,大大提高了BP神经网络的计算效率,克服了其易陷入局部极小的缺陷,取得了良好的拟合效果和预测精度。     

基于人工智能方法的隧道塌方风险预测研究

为了对隧道塌方风险展开研究,整理246起隧道塌方事故案例,通过建立塌方风险评估指标体系,基于人工智能预测方法,分别采用随机森林算法、径向基函数神经网络、BP神经网络模型、粒子群算法优化BP神经网络模型,对塌方风险进行预测。结果表明,随机森林算法、径向基函数神经网络、BP神经网络模型、粒子群算法优化BP神经网络模型的塌方预测准确率分别为81.67%、83.33%、86.67%、93.33%,F₁值分别为0.645、0.642、0.5、0.833。粒子群算法优化BP神经网络模型预测准确率和F₁值均大幅提高,预测效果最好,大大减少了评估结果的主观性,为隧道塌方风险研究提供了新的研究思路。     

基于人工鱼群算法的冰情预报神经网络模型

在分析凌汛成因的基础上选取合适的预报因子,针对BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点,利用改进的人工鱼群算法训练BP神经网络,以黄河宁蒙河段封开河日期数据进行建模,给出了人工鱼群算法训练神经网络的基本原理和步骤,并对人工鱼群算法神经网络模型、遗传算法神经网络模型、粒子群神经网络模型的预测结果进行了对比分析。结果表明:人工鱼群算法神经网络模型对黄河内蒙古段凌汛期的封开河日期预测比较准确,预测结果优于遗传算法神经网络模型和粒子群神经网络模型。     

基于粒子群算法的BP模型在地下水位埋深预测研究中的应用

地下水水位埋深是影响河套灌区生态环境的主要因素,开展地下水位埋深预测研究对灌区远景发展规划与用水管理具有现实指导意义。本文采用基于粒子群算法的BP神经网络模型(PSO-BP),对河套灌区永济灌区地下水位埋深进行了预测模拟,相对于传统BP模型纳什效率系数NSE (0.791), PSO-BP模型NSE(0.887)提高了12%。表明, BP神经网络可以有效处理地下水位埋深与其影响因素之间的复杂非线性问题,同时粒子群算法可以提高模型的预测精度。     

WPA-BP神经网络模型在枯水期月径流预测中的应用

通过8个高维复杂函数对一种新型仿生群体智能算法——狼群算法(WPA)进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法进行对比。针对BP神经网络易陷入局部极值及初始权阈值参数难以确定的不足,利用WPA算法优化BP神经网络初始参数,提出WPA-BP径流预测模型,以云南省龙潭站枯水期月径流预测为例进行实例验证,并与PSO-BP及BP模型进行比较。结果表明:1WPA算法收敛精度远远优于PSO算法,具有较好的计算鲁棒性和全局寻优能力;2WPA-BP模型预测精度优于PSO-BP及BP模型,具有较好的预测精度和泛化能力。利用WPA算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,可有效提高BP神经网络的预测精度和泛化能力。     

重庆藕塘滑坡地下水位时间序列混沌性判别与预测

在周期性库水位涨落和季节性强降雨等因素影响下,藕塘滑坡前缘地下水位时间序列呈现混沌特性。以藕塘滑坡前缘水文孔(MZK5)地下水位序列为研究对象,进行混沌分析;并利用饱和关联维数法和最大Lyapunov指数法,在水位序列相空间重构的基础上对混沌特性验证。为克服粒子群算法本身的不足和SVR模型参数选取困难的缺点,采用基于遗传选择策略的粒子群算法(GSSPSO)优化选取SVR模型的参数,再用预测性能较为精准的回归型支持向量机(SVR)模型对其进行预测。对MZK5水文孔地下水位进行了BP神经网络模型预测和优化后模型(GSSPSO-SVR)预测。结果表明:藕塘滑坡前缘地下水位序列具有混沌特征,GSSPSOSVR模型预测结果的均方根误差为0.036 m,拟合优度为0.803,说明GSSPSO-SVR模型预测效果较理想,且预测精度高于BP网络模型,具有较强的实用性。     

改进的BP神经网络模型在地下水预测中的应用研究

针对传统BP神经网络模型局部较易收敛的缺点,引入小波分析函数对传统BP神经网络模型节点计算进行改进,并将改进的BP神经网络模型在新疆地区地下水预测中进行应用,研究结果表明:改进的BP神经网络模型可解决模型局部较易收敛问题,预测的地下水水位和实测的地下水水位更为接近,预测的地下水水位和实测水位之间的相关性年尺度达到0.85,高于传统BP神经网络模型的预测精度。     

基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型

针对传统随机森林参数寻优方法的不足,引入均衡惯性权重和自适应变异对粒子群优化算法进行改进,提出了一种基于改进粒子群优化算法和随机森林算法(改进PSO-RF算法)的大坝变形预测模型。实例验证结果表明,在计算效率方面,与传统网格搜索法相比,改进PSO-RF算法显著提升了模型的寻优速度;在预测精度和稳定性方面,基于改进PSO-RF算法的大坝变形预测模型明显优于长短期记忆网络、支持向量机和BP神经网络模型。     

基于BP神经网络和响应面拟合的水工沥青混凝土动态抗压强度预测

为验证BP神经网络模型在预测水工沥青混凝土抗压强度方面的适用性,从应变率(10^-5～10^-2s^-1)和温度（-20～30℃）2个维度设计了32组圆柱体试件进行单轴压缩试验。采用MATLAB软件建立BP神经网络模型,对水工沥青混凝土的抗压强度进行预测;采用麦夸特法（Levenberg-Marquardt）加通用全局优化法的优化算法,建立响应面拟合模型并与BP神经网络预测结果进行对比。结果表明,BP神经网络模型和响应面拟合模型预测值与试验值之间的相关系数r分别为1.099 5和1.114 2,相较于有具体表达式的响应面拟合模型,BP神经网络模型的预测精度更高,BP神经网络预测模型能够作为相关试验研究和数值分析的辅助手段。     

PSO-GM(1,1)模型在结构损伤诊断中的应用

通过粒子群算法求解GM(1,1)模型中的参数α和μ,对传统的GM(1,1)模型进行了改进。通过实例分析表明:基于粒子群算法的GM(1,1)模型对非平缓数据序列的拟合精度显著优于传统的GM(1,1)模型,对平缓数据序列,在拟合的平滑性和与原始数据序列的整体接近程度上优于传统的GM(1,1)模型。将该方法应用于结构损伤预测,结果表明:基于粒子群算法的GM(1,1)模型对检测数据的处理能力更强,预测数值与真值的整体吻合度更高,从而使模型能更好地应用于复杂结构及复杂情况下的损伤预测。     

基于BP神经网络-加权马尔科夫模型的泄水闸水平位移预测

针对传统变形统计模型和BP神经网络模型对水工建筑物变形预测精度欠佳的问题,建立了BP神经网络-加权马尔科夫模型。首先,采用均值－均方差法对BP神经网络模型拟合的相对误差序列进行状态分类,并检验状态序列的马氏性。然后计算各阶自相关系数和转移权重,利用加权和最大概率值预测未来的随机状态。最后以王甫洲水利枢纽泄水闸11^#闸墩测点水平位移实测数据为例,分析比较逐步回归统计模型、BP神经网络模型和BP神经网络-加权马尔科夫模型的预测效果。结果表明：相比于逐步回归统计模型和BP神经网络模型,BP神经网络－加权马尔科夫模型的预测精度更高,说明BP神经网络-加权马尔科夫模型较为可靠。     

基于RDPSO结构优化的三隐层BP神经网络水质预测模型及应用

提出基于随机漂移粒子群(RDPSO)算法结构优化的三隐层BP神经网络水质预测方法,利用RDPSO算法优化三隐层BP神经网络隐层节点数,构建三隐层RDPSO-BP水质预测模型,并与基于单隐层、双隐层节点优化的RDPSO-BP神经网络、基于网络权值阈值优化的RDPSO-BP神经网络预测模型作对比,以云南省五里冲水库总氮预测为例进行实例研究,利用实例60个月的总氮监测资料对此4种模型进行训练和预测。结果显示,三隐层RDPSO-BP神经网络模型对总氮预测的平均相对误差绝对值为6.98%,预测精度远高于其他3种模型,具有较好的预测精度和泛化能力。模型及方法可为相关水质预测研究提供参考。     

基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。     

基于互信息与神经网络的天山西部山区融雪径流中长期水文预报

为提高天山西部山区融雪径流的预报精度,更好地指导所在区域的工农业生产发展,针对影响预报精度的关键问题(预报因子的选择),基于互信息法、相关系数法、主成分分析法对研究区的预报因子进行优选,采用RBF神经网络以及组合小波BP神经网络模型进行径流预报研究,并进行不同方案的比较。结果表明:①互信息法优选出的预报因子作为模型输入可以提高预报精度;②采用不同优选预报因子作为RBF神经网络以及组合小波BP神经网络模型的输入变量,结果表明RBF神经网络模型的预测精度要好于组合小波BP神经网络模型;③以相对误差作为评价模型精确度的标准,预测效果最好的是基于互信息方法挑选出的预报因子作为RBF神经模型输入数据的模型预测结果。     

基于遗传规划模型的大坝变形监测预测模型

研究了基于遗传规划(GP)理论的大坝变形监测数学模型的建模方法.通过与回归分析模型和BP神经网络模型的拟合精度及预测效果的比较,证明GP模型有更高的拟合精度和更好的预测效果,为大坝变形监测数据处理开辟了一条新的途径.     

大坝变形的多步预测模型研究

根据大坝变形时间序列分别建立多元线性回归、稳健回归和改进的BP神经网络预测模型,并进行了单步和多步预测研究。结果表明:3种模型对历史样本具有很好的拟和效果;在预测中,稳健回归、多元线性回归模型在单步预测中预测精度较高,而改进的BP神经网络模型在多步预测中预测精度较高,抗干扰性强,适合预见期较长的坝体变形预测。