基于遗传算法的 Elman 神经网络模型在大坝位移预测中的应用

摘要：

针对大坝位移预测问题的复杂性、时变性和传统预测模型的不足，结合遗传算法（ GA）的全局随机搜索能力和Elman神经网络的非线性映射、动态反馈信息和记忆功能的特点，建立了GA-Elman神经网络模型。与El-man神经网络模型相比，GA-Elman神经网络模型在预测大坝变形时具有全局收敛的特点，可以克服Elman神经网络容易陷入局部极小的缺陷。将该模型用于预测某水电站大坝实测变形数据，表明GA-Elman神经网络模型的预测精度高，在大坝位移预测中具备实用性。

关键词：大坝位移预测、Elman神经网络、遗传算法、GA-Elman模型

分类号：TV698.1(水利枢纽、水工建筑物)

资助基金：国家自然科学基金项目41201484；精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目PF2011-21；西北农林科技大学大学生创新性实验计划项目2201310712072

在线出版日期：2014-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：152-156