【摘 要】
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针对常规径向基函数（RBF）神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值（MIV）、改进果蝇算法（FOA）和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入
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针对常规径向基函数（RBF）神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值（MIV）、改进果蝇算法（FOA）和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入MIV对水压、温度、时效三类预报因子进行筛选,并利用改进FOA算法获得RBF神经网络模型中最佳的spread值,以提高模型的稳定性和预报精度.为验证模型的有效性,以某混凝土重力坝位移监测数据为例,分别建立多元线性回归模型、常规RBF模型、MIV-RBF模型和MIV-改进RBF模型.研究结果表明MIV-改进RBF神经网络大坝
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