小波神经网络模型在高铁路基沉降预测中的应用研究

为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,提高神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高铁路基处的沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,建立松散型及紧致型小波神经网络预测分析模型。通过实验数据对比分析,验证了采用紧致型小波神经网络预测模型能够较好地用来处理路基的动态变形监测数据,预测稳定性及预测精度较高。     

基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用

本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度。     

基于遗传算法的RBF神经网络在GPS高程拟合中的应用

本文针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用遗传算法对其进行优化,并应用于高程拟合的实验研究中。通过将遗传算法优化的RBF神经网络与K-均值优化的RBF神经网络及标准RBF神经网络进行高程拟合的误差对比分析表明:遗传算法优化的RBF神经网络提高了拟合的稳定度,改善了精度。     

基于小波神经网络的GPS可降水量预测研究

针对传统的BP神经网络存在的不足及局限性,文章提出了利用小波分析和神经网络相结合的方法应用于GPS可降水量预测中。小波神经网络是将小波基函数来替代传统神经网络中的激活函数,它将小波分析和神经网络有机融合在了一起,同时具备小波分析和神经网络的良好特性。通过相同样本数据训练和学习以及对预测结果的对比分析,表明小波神经网络在可降水量预测中比BP神经网络具有更好的容错能力和逼近能力,且其收敛速度快,预测精度高。     

遗传神经网络在GPS高程转换中的应用研究

针对神经网络在GPS高程转换过程中易陷入局部极小解等问题,提出了将遗传算法和神经网络相结合的方法,并讨论了遗传神经网络模型结构及算法,通过实例分析,验证了该方法不仅能克服神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小解等缺陷,且具有较高的精度和计算效率.     

遗传小波神经网络在变形预报中的应用

目前常用的变形预报方法有BP人工神经网络和小波神经网络,但是都存在收敛速度慢且易受局部极值的影响。针对这两种算法的不足,本文利用遗传算法的全局寻优特性,将遗传算法与小波神经网络结合,形成遗传小波神经网,将其应用于变形预报,取得了良好的效果;并将算法的预报精度、稳定性、有效区间及运算时间作为评价算法优劣的4个标准,对BP神经网络、小波神经网络及遗传小波神经网络进行对比,结果表明遗传小波神经网络具有明显的优势。     

基于粒子群算法的小波神经网络应用与研究

小波神经网络(WNN)结合了小波良好的时频局域化性质和传统神经网络自学习功能,因而使得小波网络具有较强的逼近和容错能力,并具有良好的收敛性和鲁棒性。然而其网络收敛速度慢、搜索成功率低及易陷入局部极小值等缺点使得传统的小波神经网络难以得到广泛应用。本文介绍一种基于粒子群(PSO)算法的小波神经网络,其通过利用种群间信息共享进行寻优,以获得结构化的神经网络,克服传统小波网络的诸多缺点,取得了良好的效果。     

MEA-BP神经网络在大坝变形预测应用

针对BP神经网络预测极易陷入局部最优解,利用思维进化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提出基于思维进化法优化BP神经网络(MEA-BP)大坝变形预测模型。通过算例验证,并与BP神经网络、GA-BP神经网络对比分析表明,该模型能够克服多数进化算法问题及缺陷,同时避免遗传算法中交叉和变异算子双重性,提高算法的整体搜索效率,在一定程度上保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,具备快速收敛能力,验证了提出的MEA-BP神经网络预测模型在大坝变形预测中的可行性和实用性。     

基于ANN-FES的石漠化综合治理智能决策支持系统设计及应用研究

对人工智能技术的两个分支神经网络(ANN)与模糊专家系统(FES)各自的基本工作原理进行了阐述,分析了基于神经网络和模糊专家系统集成的混合系统功能框架,并介绍了系统结构及知识表示、知识获取、知识简化和推理机制等方面的基本方法.在此基础上,以都安石漠化综合治理智能决策为例,提出了基于神经网络和专家系统集成的石漠化智能决策系统的结构.人工神经网络实现石漠化预警分析,预测得到的石漠化危险性指数,最后得出专家系统所需的预警度(无警、轻警、中警和重警).模糊专家系统的推理机通过对神经网络得到的初步数据和其他测量的数据处理,实现系统的综合诊断,最后由治理模式系统确定采用哪种综合治理模式.该方法融合了神经网络自适应学习能力强和模糊专家系统知识表达明确的优点,简化了神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程.     

一种基于PSO-BP神经网络的建筑物沉降预测模型

为更好地预测建筑物沉降,该文使用粒子群优化(PSO)算法BP神经网络进行建筑物沉降预测。利用PSO算法修正BP神经网络的初始权重和阀值,优化BP神经网络机构及算法全局收敛性,建立基于PSO-BP预测模型。将所建立的预测模型应用于实际案例,通过已有的监测数据,分别进行传统BP神经网络预测和PSO-BP神经网络预测,对预测的结果进行对比,结果表明,基于PSO-BP神经网络的建筑物沉降预测结果明显优于传统BP神经网络预测模型。     

基于遗传BP神经网络模型的土地利用变化预测模型研究

针对已有的遗传BP神经网络土地利用变化预测模型存在BP神经网络隐层节点不易确定、创建过程烦琐等问题,本文利用输入层与隐藏层神经节点数量关系原理确定隐层节点,在Sheffield工具箱环境下进行遗传算法的编程,简化遗传BP神经网络土地利用变化预测模型的创建。结果表明,利用输入层和隐含层节点数量关系创建的遗传BP神经网络土地利用变化预测模型,可以实现土地利用变化的预测,而且在效率和精度上均优于传统BP神经网络模型,且操作简便。     

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC）,利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值,初步建立GA-BP神经网络预测模型,结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值,形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据,分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比,结果表明,该预测模型精度最高。     

一种改进遗传神经网络的建筑基坑沉降预测模型

目前常见的沉降预测方法有灰色系统模型、时间序列分析法、BP神经网络及其改进算法等。针对BP神经网络容易出现过拟合和局部最优的缺点,部分学者利用遗传算法进行神经网络初始权值和阈值优化。但是遗传算法对于因监测数据质量问题而造成变形预测结果不佳的优化效果有限。因此引入自适应增强算法对遗传神经网络预测模型进行改进。并利用某高层建筑基坑实测50期监测数据进行仿真预测。实验结果表明,利用自适应增强算法改进之后的遗传神经网络预测模型在满足工程监测精度要求的前提下,在MAPE、MAE、MSE三项精度指标上分别提高80.57%、81.04%、70.83%。     

改进遗传算法优化灰色神经网络隧道变形预测

针对目前隧道变形预测方法的不足,该文提出了使用改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。改进遗传算法策略:在种群繁衍过程中根据个体的适应度进行排序,再将排序后的种群均分为3个部分,按照比例对3个部分进行选择,最后从适应度较大的部分中随机选取个体在重新补充到种群中。改进型遗传算法可以避免陷入局部收敛成功找寻全局最优解,提高收敛速度。该文利用实际隧道监测数据进行实验,验证改进型遗传算法优化灰色神经网络的隧道变形预测模型。实验证明,改进型遗传算法优化灰色神经的隧道变形预测模型在进行隧道拱顶下沉量预测时有着更高的精度、更好的稳定性。     

神经网络融合模型在大坝安全监控中的应用

为了提高大坝安全监控模型的预测精度并检验模型的泛化能力,研究大坝安全监控的统计模型、BP神经网络模型及遗传神经网络模型,并提出基于这两种神经网络的融合模型,结合某拱坝长期的变形观测数据,对上述几种模型进行试算。分析结果表明,所建立的融合模型与其他模型相比具有较高的预测精度,且泛化能力较强,具有良好的适用性。     

优化短期余水位组合预测模型

针对现有非稳定非线性余水位预测模型较少和精度较低的问题,本文研究基于MEEMD算法与遗传优化BP神经网络的余水位组合预测模型。利用夏威夷岛4个长期验潮站获取的余水位时序数据,首先采用遗传算法MEEMD对余水位时序数据进行处理分析,得到较为稳定的余水位IMF分量;然后将经过遗传算法优化后分解的较为稳定的各个IMF分量作为BP神经网络预测模型的输入变量,分别建立12、24、48 h短期余水位的MEEMD遗传算法优化BP神经网络预测模型。通过与非优化BP神经网络预测模型结果进行对比分析,结果表明,优化前后均方根误差的偏差最高达2.03 cm,验证了预测24 h内的短期余水位仍保持其相关特性。该组合预测模型对于分析余水位变化规律和潮汐预报的精度、水位改正等均有重要意义。     

遗传模拟退火算法优化BP神经网络的GPS高程拟合

针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络(GSA-BP)算法. 在遗传算法(GA)的种群更新中加入模拟退火算法(SA),保留种群的多样性. 用GSA-BP算法对某地区进行高程异常拟合,并与BP算法和GA-BP算法结果进行比较. 结果显示:GSA-BP算法精度可分别提高约51%、25%,速度提高约77%、39%,且能基本满足四等水准测量精度要求. 该方法在GPS高程拟合中具有可行性.      

转换GPS高程的遗传神经网络方法

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息。把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本思想和算法实现过程。并通过实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较好的精度,具有一定的实用价值。     

转换GPS高程的遗传神经网络方法

遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,其主要特点是群体搜索策略和群体中个体之间的信息交换,搜索不依赖于梯度信息.把遗传算法和神经网络智能技术相结合,利用神经网络作为模型,以遗传算法作为权值进化算法进行GPS高程转换,提出了该算法的基本思想和算法实现过程.并通过实例进行计算,结果表明该算法用于GPS高程转换具有较好的精度,具有一定的实用价值.     

遗传神经网络在大坝安全评价中的应用

利用神经网络方法评价大坝安全具有一定的优势,但传统大坝安全评价方法不能为神经网络模型提供合适的学习样本。文中引入安全度值的概念,为神经网络提供可量化的学习样本,并针对BP神经网络收敛速度慢、稳定性差、易陷入局部极小等问题,利用遗传算法进行改进,提出基于遗传神经网络的大坝安全评价方法。工程实例表明,评价方法合理、可行。