【摘 要】
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为解决BP神经网络收敛慢和易陷入局部极小值的问题,利用蚁群算法（ACO）智能搜索和全局优化的特点优化BP神经网络,对其初始的权值、阈值进行寻优,从而加速神经网络的训练过程.针
【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
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为解决BP神经网络收敛慢和易陷入局部极小值的问题,利用蚁群算法（ACO）智能搜索和全局优化的特点优化BP神经网络,对其初始的权值、阈值进行寻优,从而加速神经网络的训练过程.针对标准蚁群算法在搜索中可能耗时过长以及容易陷入局部最优的问题,从路径选择策略和信息素更新方式对蚁群算法进行了改进,并与BP神经网络相结合建立了改进的ACO-BP混凝土坝位移监控模型.通过对某混凝土坝工程进行实例分析,证明了所建模型拟合及预测的有效性.
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