【摘 要】
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高拱坝力学性能参数变化规律复杂,使用人工智能算法进行预测已经成为反演参数的重要手段。使用遗传算法对神经网络进行优化来检验优化后算法的性能,并比较不同算法应用于参数
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0406703),国家自然科学基金(51679077),中央高校基金科研业务费(2017B13014).
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高拱坝力学性能参数变化规律复杂,使用人工智能算法进行预测已经成为反演参数的重要手段。使用遗传算法对神经网络进行优化来检验优化后算法的性能,并比较不同算法应用于参数反演中预测结果的精度。根据某高拱坝运行期变形监测数据,分别使用RBF神经网络和遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络对不同水位工况下的坝段分区混凝土弹性模量进行反演。基于反演结果进行有限元正分析计算,将所得结果与实测数据进行对比,检验反演精度和效率。结果表明:GA-BP网络的最大预测误差为1.8%,相比于RBF网络预测精度提高了约50%。使用神
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