【摘 要】
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针对传统大坝变形监控模型的不足,在对人工蜂群（ABC）算法给予改进的基础上,开展了基于人工蜂群（ABC）与BP神经网络的大坝变形监控模型建模原理、实现方法以及工程算例分析研究。通
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学水利水电学院,河海大学大禹学院
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针对传统大坝变形监控模型的不足,在对人工蜂群（ABC）算法给予改进的基础上,开展了基于人工蜂群（ABC）与BP神经网络的大坝变形监控模型建模原理、实现方法以及工程算例分析研究。通过引进自适应比例和平均欧式距离,克服了标准人工蜂群算法易陷入局部最优的缺点;进而利用改进后的人工蜂群算法,对BP神经网络的初始权值与阈值进行寻优。算例分析表明,将改进后的人工蜂群算法与BP神经网络技术相结合,并用于大坝变形监控模型的构建,有效提升了模型的拟合和预报能力。
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