GA优化ELM神经网络的排水管道缺陷诊断

来源 :哈尔滨工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lishao_minlimin

【摘要】

：

为及时发现排水管道安全隐患,准确掌握管道状况,结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)神经网络和管道闭路电视(closed circuit television,CCTV)检测,建立一个数据

【作者】

：

郑茂辉刘少非

【机构】

：

同济大学上海防灾救灾研究所,同济大学土木工程学院

【出处】

：

哈尔滨工业大学学报

【发表日期】

：

2021年5期

【关键词】

：

排水管道缺陷诊断极限学习机遗传算法神经网络 CCTV检测 drainage pipeline defect diagnosis extreme lear

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2016YFC0802400,2017YFC0803300)

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为及时发现排水管道安全隐患,准确掌握管道状况,结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)神经网络和管道闭路电视(closed circuit television,CCTV)检测,建立一个数据驱动的排水管道缺陷诊断模型.采用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化ELM神经网络的输入权值矩阵和隐含层偏置,改善网络参数随机生成带来的ELM模型输出不稳定、分类精度偏低的问题.以上海市洋山保税港区排水管道破裂、渗漏等主要结构性缺陷的诊断为例,对GA-ELM模型进行

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