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。     

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。     

基于粒子群算法优化BP神经网络的地铁暗挖段地表变形预测

在使用传统BP神经网络算法建模进行预测过程中,由于初始权值和阈值是随机给定的,易使网络陷入局部最优,从而导致预测精度较低。利用具有较强优化能力的粒子群算法（ particle swarm optimization ,PSO）优化BP神经网络在训练过程中的初始权值和阈值,建立新的预测模型,以青岛地铁3号线保河区间隧道监测数据为例进行验证分析,研究结果表明,与传统BP神经网络预测算法相比,使用PSO算法优化的BP神经网络预测算法可以得到更优的预测结果。     

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BP神经网络的深基坑变形预测

建立深基坑变形监测数据处理的BP神经网络模型,采用双曲正切S形函数进行输入和输出层传递,选择批处理梯度下降法训练前向网络,并采用附加动量法和学习速率自适应调整进行改进,运用Matlab建立BP神经网络模型。预测结果表明,改进的BP神经网络模型预测精度更高,提高了学习速度并增加了算法的可靠性。     

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。     

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.      

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。     

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。     

一种基于遗传算法优化的BP神经网络建筑物沉降预测模型

为提高建筑物基坑沉降预测精度,针对传统BP神经网络模型收敛速度慢和易陷入局部最小值的缺陷,利用遗传算法的全局寻优能力建立基于GA-BP神经网络的高精度建筑物基坑沉降预测模型。结合实际建筑物的基坑沉降监测数据,与传统BP神经网络预测模型进行对比,结果表明基于GA-BP神经网络的沉降预测精度更高。     

改进后灰色神经网络及短期基坑沉降预测研究

在短期基坑沉降监测中,由于数据量少且呈非线性变化,沉降模型很难准确建立。灰色GM(1,1)对数据少、趋势性强、波动小的数据有较高的预测精度,但不能模拟复杂的非线性函数;BP神经网络可以对非线性数据进行学习训练,具有自学习、自适应能力;通过将GM(1,1)与BP神经网络组合,并优化网络部分的学习率、权值和阈值等,建立一种改进的灰色神经网络模型,该模型具有对非线性数据自学习、自适应能力和预测精度更高等优点。通过某基坑沉降监测分析,验证改进的灰色神经网络模型预测精度更高,适合短期建模,具有很好的实用性。     

基坑变形小波去噪及BP神经网络组合预测模型研究

以某市轨道交通1号线地铁站基坑观测数据为例,开展了小波及BP神经网络预测模型的研究。首先采用小波阈值去噪方式对纵向观测线实际观测数据进行去噪处理,依据信噪比最高以及均方根最小判别原则进行判别,实验表明,小波1层分解、软阈值方式、sym4小波基函数、rigrsure阈值原则、scal=sln为最佳组合方式。然后,给出基坑变形小波-BP神经网络组合预测模型。最后对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与小波变换神经网络预测模型预测数据进行对比分析,结果表明小波变换神经网络预测模型预测精度最高。     

GM-BP 组合预测模型在基坑沉降分析中的应用

为提高变形预测的精度,采用GM(1,1)与BP神经网络组合模型进行预测。灰色GM(1,1)模型使用方便,在样本数据较少的情况下能够取得不错的预测效果,但对预测序列存在规律性波动或突变时的预测能力不强;而神经网络模型建模过程相对复杂,需要较多的训练样本,但对于数据存在规律性波动和突变时有很好的预测能力。组合模型融合两者优点,将其应用于基坑沉降数据预测,结果表明,该模型预测精度优于传统的单一预测模型。     

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T-S模糊神经网络的变形预报研究

T-S模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点具有明显的互补性结合而成。文中基于T-S模糊神经网络,将其应用于变形预测。通过实测数据和仿真数据分析比较了其与BP神经网络、小波神经网络在预测精度、算法稳定性和有效区间3个评价标准上的优劣。结果表明,在变形预测,特别是利用长周期监测数据进行预报时,T-S模糊神经网络具有一定的优势。     

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。     

改进BP神经网络模型的地基变形预测

BP神经网络模型是一种经典的预测模型,被广泛应用于变形分析预测的各个领域。本文采用一定方法以进一步改进BP神经网络模型,并通过灰色Verhulst-BP模型分析软基处理地基的实例数据,结合Matlab语言,编程比较分析预测及实测的数据,得出结果证明改进灰色Verhulst-BP模型的分析预测精度较高,比较适合于建筑地基变形的预测分析。     

基于GA-LMBP网络模型的小浪底大坝3维变形预报分析

BP神经网络在大坝监测资料分析处理中有广泛的应用,本文针对改进的BP神经网络:LM-BP网络模型的不足,采用遗传算法加以改进,建立了一种基于遗传算法和LM-BP网络模型的大坝3维变形预报模型GA-LMBP网络模型。将GA-LMBP网络模型应用于小浪底大坝3维变形预报分析中,取得了很好的预报效果,证明了GA-LMBP网络模型是一种行之有效的大坝变形分析预报模型。