CPSO-BP组合优化模型的滑坡位移预测

针对粒子群优化BP神经网络模型存在的不足,该文在粒子群算法中引入混沌理论,建立混沌粒子群算法优化BP神经网络的组合优化模型。以四川省凉山彝族自治州某滑坡的位移监测数据为例,将混沌粒子群算法优化BP神经网络模型与其他优化粒子群算法与BP神经网络组合模型的预测结果进行对比分析。实验结果表明,基于混沌粒子群算法优化BP神经网络的预测模型,滑坡水平位移与垂直位移的预测值与相应的实测值相对误差的平均值分别为1.05%和0.78%,平均绝对误差分别为0.825 0和0.460 1mm,均方根误差分别为1.000 5和0.527 5mm,实验结果验证了该文预测模型结果能更好地反映滑坡位移趋势,具有较好的实用性。     

小波分析与粒子群算法优化的灰色神经网络模型

针对灰色模型在测量数据波动较大时预测精度下降的缺陷,本文提出了采用小波分析与粒子群算法优化后的BP神经网络对灰色模型进行优化,生成了基于小波分析和粒子群算法优化的灰色神经网络预测模型。并使用青岛市航运中心的沉降观测数据对优化后的灰色模型进行精度验证,证明优化后的模型的预测精度相比于传统的灰色模型与经过小波降噪后的灰色模型,预测精度有了进一步提高。     

露天矿边坡变形监测中BP神经网络模型优化设计

提出了一种提升露天矿边坡位移量预测精度和收敛速度的基于自适应混合跳跃粒子群算法(AHJPSO)改进的BP(Back Propagation)神经网络模型。传统的BP神经网络模型在位移量预测过程中存在收敛速度慢、预测精度低、易陷入局部极小值的问题,而自适应混合跳跃粒子群算法具有快速寻优能力以及能够在迭代计算的过程中有效避免陷入局部极小值的能力,所以采用自适应混合跳跃粒子群算法优化后的BP神经网络模型,能够使BP神经网络模型对露天矿边坡位移量的预测精度更高、算法收敛速度更快,并有效跳出局部极小值。     

粒子群-BP神经网络模型在大坝变形监测中的应用

针对BP神经网络的初始化权值和阈值的随机性,易导致训练速度慢和落入局部极小等弱点,本文运用具有并行特性和全局优化能力的粒子群算法(PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,建立了基于粒子群-BP神经网络的大坝变形监测模型,并以丰满大坝多年监测的坝顶水平位移资料为例进行实证分析。与经典BP神经网络模型的预测结果相比,粒子群-BP神经网络模型的收敛速度更快、预测精度更高。     

改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,本文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络,粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,本文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络,粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

一种盾构施工引起的地面沉降预测方法

针对盾构施工引起的地面沉降的影响因素众多、关系错综复杂,常规数学模型难以准确预测沉降量的问题,该文提出了采用主成分分析法和粒子群优化的支持向量机方法来建立预测模型。并结合工程实例将预测结果与常用的多元线性回归模型和基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型(LM-BP)的预测结果做了比较。结果表明:PCA-PSO-SVM的预测结果精度较多元线性回归模型和LM-BP神经网络有很大的提高,证明了该研究方法具有一定的理论意义和参考价值。     

改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,本文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络,粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测

针对灰色神经网络权值阈值的不确定性,该文提出改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型。通过添加逃脱系数修改适应度函数,同时引入三维空间搜索的概念扩大了果蝇搜索范围对基本果蝇优化算法进行改进,避免算法陷入早熟收敛的陷阱,加快收敛速度,有效地提高了算法的优化性能。利用改进型果蝇优化算法优化灰色神经网络参数建立预测模型。选用实际工程沉降数据仿真模拟,验证该模型的预测性能,并将预测结果与果蝇优化算法灰色神经网络、粒子群优化灰色神经网络和灰色神经网络进行比较。结果表明,改进型果蝇优化算法优化的灰色神经网络预测模型预测精度更高,拟合程度更好。     

基于PSO-BP神经网络的地表下沉系数选取研究

针对BP神经网络自身收敛速度慢、容易陷入局部极小点的缺点,引入粒子群优化算法,建立地表下沉系数的PSO-BP选取模型。利用粒子群算法反复优化BP网络的权值和阈值,将其作为BP网络的初始值,并将上覆岩层岩性、开采深厚比、松散层厚度、覆岩中坚硬岩层所占比例、是否为重复采动和顶板管理方法等主要影响因素作为网络输入,进行BP算法,直至网络达到训练指标。利用实测资料数据,建立PSO-BP预计模型,并同普通BP神经网络预计结果对比。结果表明：PSO-BP神经网络不仅训练速度快,而且预测精度明显提高,该模型对地表下沉系数选取具有一定的应用价值。