基于IGA-BPNN的水电站厂房振动响应预测

摘要：

为实现水电站厂房结构振动的整体运行状态智能预测,解决多振源耦合与振动响应随机性等问题,以某一河床式水电站厂房振动响应为例,提出了一种基于IGA-BPNN的水电站厂房振动响应预测模型.首先利用IGA对BPNN初始权重值和阈值进行优化,充分发挥IGA高效并行、全局搜索的特点,再通过BPNN网络训练得到结构振动位移预测值.原型观测实例表明,测点振动位移预测值的最大相对误差不超过11％;IGA-BPNN模型与其他模型相比,在预测精度和收敛性能等方面有了明显提升,说明该预测方法有效,可为其他类型水电站的振动研究提供参考.

关键词：河床式水电站、厂房振动响应预测、改良遗传算法、BP神经网络、振动响应

所属期刊栏目：33

分类号：TV312(水工结构)

资助基金：国家重点研发计划;天津市自然科学基金

在线出版日期：2022-07-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：163-168