【摘 要】
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桥梁跨度随着桥梁施工技术的不断提高而持续增大,故在施工过程中对大跨径桥梁线形的控制也愈发困难。针对现有方法的不足,提出一种基于思维进化算法优化的极限学习机算法,以
【机 构】
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华东交通大学土木建筑学院,华东交通大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51662008、51568019);江西省重点研发计划(20171BBG70078);江西省自然科学基金(20161BAB206158)
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桥梁跨度随着桥梁施工技术的不断提高而持续增大,故在施工过程中对大跨径桥梁线形的控制也愈发困难。针对现有方法的不足,提出一种基于思维进化算法优化的极限学习机算法,以某电厂桥为工程背景建立MEC-ELM预测模型,将桥梁的宏观参数输入模型,即可对其线性变化进行准确预测。该算法首先利用MEC的全局搜索能力得到ELM的最优输入层权值和阈值,然后送入ELM中训练,得到桥梁线形预测模型。实例计算表明,该模型平均预测误差仅0.225 cm,且具有方法简单、精度高的特点,为大跨径桥梁线形控制提供了一种新的技术手段。
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