基于BP神经网络和遗传算法的丰满水库洪水预报模型研究

根据丰满水库的流域特性,尝试使用BP神经网络模型进行洪水预报。针对随机生成网络权重的盲目性,采用遗传算法进行初始权重优化。通过历史洪水检验,证实此模型在丰满水库的洪水预报中有很高的预报精度和应用价值。     

基于遗传算法改进的BP神经网络模型对汛期潼关高程的计算

将遗传算法全局寻优和BP神经网络局部寻优的特点结合起来,取长补短,解决了BP网络收敛速度慢和易于陷入极小值的问题,大大提高了BP网络的计算精度和收敛速度。并应用该模型,在分析影响汛期潼关高程因素的基础上,对汛期潼关高程的变化量进行了计算。并利用该BP网络模型对不同条件下的潼关高程的变化值进行了预测,模型能很好的反映潼关高程的变化趋势。经过遗传算法改进后的BP网络在降低计算和预测的平均误差的同时,迭代次数比一般BP网络也大大减少。很适合运用在复杂的水库优化调度计算中。     

基于遗传算法优化BP神经网络的大坝变形监控模型

一个合理的位移监控模型是通过大坝安全监测实现大坝安全监控的关键因素之一.针对传统的统计模型、确定模型和混合模型的不足,提出基于遗传算法优化BP神经网络的GA-BP模型的方法,并将该模型用于大坝变形预报研究.最后以某拱坝为例,对该拱坝拱冠梁坝顶径向水平位移实测值建立了GA-BP模型,并将模型用于某坝顶径向水平位移预报.结果表明GA-BP模型不仅比统计模型具有更高的拟合精度,且在大坝变形监测预报上也是有效的.     

基于遗传算法优化BP神经网络的岩溶泉水位预测研究

我国北方岩溶大泉是集自然、文化和旅游等多种属性的重要自然资源,对北方岩溶地区经济社会发展有着重要的促进作用。为了精确预测岩溶泉的动态变化趋势,为岩溶泉资源保护提供支撑,基于2016-2018年趵突泉泉域的大气降水量、岩溶水开采量、人工生态补源量等数据,分别构建了6种BP神经网络以及采用遗传算法优化的BP神经网络预测模型,评价了不同预测模型对趵突泉水位的预测效果。研究表明：与BP神经网络相比,将GA算法得到的权值和阈值作为BP神经网络初始值可以很好地提高神经网络预测的稳定性,同时可以大大减少神经网络迭代次数,从而节省大量的计算成本;采用Levenberg-Marquardt训练方法的GA-BP(LM)网络模型具有稳定性高、计算成本低、预测误差小的特征,更适用于岩溶泉水位的预测。     

基于遗传算法的拱坝优化设计

将寻优能力很强、具有全局最优解的遗传算法、应用于拱坝坝形的优化设计，拱坝优化设计实例表明，采用遗传算法的优化设计结果优于序列二次规划法。     

基于神经网络与遗传算法的洪水分类预报研究

针对水文模型参数的不确定性,对洪水进行分类预报,不同类型洪水采用不同预报参数,旨在提高洪水预报精度。基于BP神经网络模型,依据分类因子选取原则,选取6项具有代表性的影响因子作为模型输入,可将洪水划分成高、中、低3类。基于遗传算法,对3类洪水进行参数率定,获得3组不同的参数组,最终利用训练好的分类预报模型实现不同类型洪水的变参数预报。以大伙房水库25场历史典型洪水进行实例验证与分析,结果表明:分类预报结果的洪峰误差、峰现误差、确定性系数及典型洪水过程的拟合效果明显优于分类前。经训练后的基于BP神经网络与遗传算法的洪水分类预报模型可较好适用于大伙房水库,结果更贴合实测值,效果整体上优于分类前,方法可行、有效。     

基于遗传算法优化BP神经网络的面板 堆石坝变形预测

结合实测数据建立了面板堆石坝坝体变形量的BP神经网络预测模型,并引入遗传算法对其进行优化,结果表明经遗传算法优化后的模型预测结果要优于未优化模型的预测结果,优化模型具有更高的预测精度和更强的预测能力。基于某在建工程实例验证了本方法的可行性与实效性,预测结果不仅满足工程安全要求,而且具有较好的可信度和工程参考价值。在上述优化预测模型基础上,实现了引入施工沉降作为输入量对面板挠度进行精确预测,证明了应用这种方法进行面板挠度预测的合理性和优越性。     

基于遗传算法的拱坝优化设计

将寻优能力很强、具有全局最优解的遗传算法 ,应用于拱坝坝形的优化设计 .拱坝优化设计实例表明 ,采用遗传算法的优化设计结果优于序列二次规划法     

基于DGA的BP神经网络及其在一维河网模拟中的应用

考虑到BP神经网络的计算精度和稳定性依赖于初始权、阈值,首先对标准遗传算法进行改进,然后用改进的遗传算法优化BP神经网络的初始权、阈值。将遗传算法和神经网络结合起来建立河网BP模型,把实测资料或者水动力数学模型的计算结果作为学习样本对模型进行训练。将河网BP模型运用于西江三角洲河网,发现该模型与水动力模型的计算结果吻合较好,表明优化后的BP网络用于河网水力模拟是可行的。     

基于基频的拦污栅优化研究

针对蒲石河抽水蓄能电站,以拦污栅第一阶自振频率作为优化目标,以拦污栅结构的各截面尺寸为设计变量,结构的系统质量、过水面积等为约束条件,进行了优化分析。优化结果表明,各种方案能大幅提高了结构自振频率,特别是弱加劲方案,提高达78.43%,大大提高了拦污栅的抗振性能。     

基于遗传算法的小型水电钢结构工程形状优化设计

针对农村小型水电钢结构工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了小型水电钢结构形状优化模型。文章介绍了遗传算法在小型水电钢结构工程形状优化中的应用步骤。以杆件截面规格为设计变量,使钢结构重量最轻。算例表明,遗传算法在农村小型水电钢结构工程中可以取得很好的效果。     

基于遗传算法和神经网络的结构损伤识别研究

应用遗传算法来优化神经网络的连接权值,在此基础上提出了基于遗传算法和神经网络的结构损伤诊断方法,并以一个矩形截面简支钢梁的损伤识别为例,进行了实例应用研究。该方法弥补了传统的BP神经网络收敛速度慢,易陷入局部极小点等缺陷。研究结果表明遗传算法和神经网络结合后兼有神经网络广泛的映射能力和遗传算法快速的全局收敛性能。     

基于遗传优化BP神经网络的GPS高程异常拟合模型研究

为解决标准BP神经网络模型存在的易陷入极小值、训练时间长、网络不稳定等问题,采用基于实数编码的遗传算法,优化网络初始权值和阈值,构建GPS高程异常拟合模型。通过实测数据进行计算分析,并将该模型的结果与平面拟合、二次曲面拟合及标准BP神经网络模型所得结果比较,得出如下结论:使用遗传优化BP神经网络进行高程异常拟合,模型误差和中误差均较小,故基于遗传优化BP神经网络模型具有较高的精度和较好的稳定性,可以应用于GPS高程异常拟合问题。更多还原     

基于遗传算法与神经网络的水库水沙联合优化调度模型

针对一维泥沙数学模型维数高、求解耗时长以及水沙联合调度模型多目标难以求解的问题,结合遗传算法与神经网络的特性,以发电量最大和有效库容最大为基本目标,构建了水库水沙联合优化调度模型。利用约束法和权重法,将多目标模型转化为单目标模型,采用加速遗传算法进行求解,其中泥沙冲淤量使用自适应BP神经网络进行拟合预测。三峡水库实例计算结果表明:运行20 a,与原设计运行方式相比,采用该优化调度模型优化运行年均发电量增加7.732%,泥沙淤积量增加0.044%,在淤积量增加很小的情况下能大幅度增加发电量,模型能较好地解决水库水沙联合调度问题,在工程实际中是有效可行的。     

基于小生境遗传算法的重力坝优化设计

针对简单遗传算法在目标函数寻优过程中交叉概率和变异概率恒定不变、易早熟的缺点,提出了计算快捷简便、优化结果更易接近全局最优解的小生境遗传算法,建立了以坝轴线单位长度坝体混凝土体积为目标函数,以大坝稳定、坝踵与坝趾应力等为主要性态约束的重力坝优化设计模型.优化结果表明:采用该算法得到的重力坝体形优化结果较为理想,优化的体形可直接应用于工程设计.     

基于遗传算法的灌溉渠系优化设计研究

发展节水农业,提升灌溉水利用率,是缓解我国水资源供需矛盾的重要手段。以辽宁省灯塔灌区节水改造工程为例,利用数值模拟方法,对灌溉渠系优化设计展开研究,虽然原始设计方案为梯形断面,但在施工条件允许的情况下,仍建议采用U型断面。     

基于遗传算法的平原开敞式水闸优化设计

本文将水闸闸室底板的长度厚度、铺盖的长度、闸墩的厚度、闸门的位置等作为基本优化变量,以总的工程造价最小为目标函数,考虑了规范所规定的部分约束条件,建立了利用遗传算法优化计算的平原开敞式水闸的优化模型。通过算例计算表明遗传算法可以对平原开敞式水闸进行优化设计,提高效率并弥补以往经验设计的缺陷,在实践中有一定的使用和参考价值。     

基于实码加速遗传算法的BP网络在水稻积温与年景的关系预报中的应用

水稻的产量与积温有着密切的关系,因此,可用积温对水稻年景进行预报。本文提出用基于遗传算法的BP网络,经过实例应用,表明该方法具有良好全局寻优能力,较强的非线映射能力。模型的预报精度高,计算速度快,且适应于其它与预报、预测有关的问题。     

遗传算法改进神经网络模型在太子河流域径流预报中的应用

本文对用遗传算法(GA)改进的神经网络的算法进行了分析,建立了用GA寻求权重的前馈网络模型(简称模型I)和用GA优化初始权重的前馈网络模型(简称模型Ⅱ)。对太子河流域的5个计算单元前35年年径流量进行了模拟和用后10年资料对模型进行了检验,并与传统的BP神经网络模型进行了比较。结果表明:模型I对历史样本拟合较差,但其预报效果优于模型II和传统的网络模型。模型II和未改进的网络模型效果相似,精度有所提高。     

基于遗传算法的灌溉管网优化设计

本文采用遗传算法同时进行灌溉管网布置和管径组合的优化设计.结合某工程实例,建立管网的初步模型,运用matlab中的遗传算法工具包和自身的编程,进行工程实例管网优化设计,并将计算结果和传统方法的计算结果进行对比分析.计算结果表明,遗传算法可以很好地获得管网的优化布置和管径组合,满足基本使用条件,相对于传统方法的计算结果,遗传算法的结果使管线布置更加简洁,管线长度减小349m,工程总投资减小24.3％,可为同类工程提供参考.