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基于FOA-GRNN的水电站厂房结构振动响应研究
被引量：
5
1
作者
徐国宾
韩文文
+1 位作者
王海军
章环境
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期187-191,共5页
应用果蝇优化算法(FOA)对广义回归神经网络(GRNN)平滑参数spread值进行优化,充分利用果蝇优化算法收敛速度快及径向基函数调整参数少的优点,建立厂房结构的振动响应预测模型,同时结合反向传播神经网络(BP)、局部回归神经网络(ELMAN)对...
应用果蝇优化算法(FOA)对广义回归神经网络(GRNN)平滑参数spread值进行优化,充分利用果蝇优化算法收敛速度快及径向基函数调整参数少的优点,建立厂房结构的振动响应预测模型,同时结合反向传播神经网络(BP)、局部回归神经网络(ELMAN)对某厂顶溢流式水电站的厂房结构振动响应问题展开对比预测研究。通过比较三种神经网络的预测效果,最终得出:基于果蝇算法优化的广义回归神经网络(FOA-GRNN),在预测能力、学习速度上明显优于BP网络和ELMAN网络。说明运用FOA-GRNN神经网络预测厂房结构振动响应是可行的,为增强厂房结构的智能化监测提供了保障。
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关键词
水工结构
厂房结构振动响应
果蝇优化算法
广义回归神经网络
厂顶溢流式水电站
反向传播神经网络
局部回归神经网络
原文传递
题名
基于FOA-GRNN的水电站厂房结构振动响应研究
被引量：
5
1
作者
徐国宾
韩文文
王海军
章环境
机构
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
出处
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第6期187-191,共5页
基金
国家自然科学基金创新研究群体科学基金(51321065)
国家自然科学基金青年科学基金(50909072)
文摘
应用果蝇优化算法(FOA)对广义回归神经网络(GRNN)平滑参数spread值进行优化,充分利用果蝇优化算法收敛速度快及径向基函数调整参数少的优点,建立厂房结构的振动响应预测模型,同时结合反向传播神经网络(BP)、局部回归神经网络(ELMAN)对某厂顶溢流式水电站的厂房结构振动响应问题展开对比预测研究。通过比较三种神经网络的预测效果,最终得出:基于果蝇算法优化的广义回归神经网络(FOA-GRNN),在预测能力、学习速度上明显优于BP网络和ELMAN网络。说明运用FOA-GRNN神经网络预测厂房结构振动响应是可行的,为增强厂房结构的智能化监测提供了保障。
关键词
水工结构
厂房结构振动响应
果蝇优化算法
广义回归神经网络
厂顶溢流式水电站
反向传播神经网络
局部回归神经网络
Keywords
hydraulic structure
vibration responses of powerhouse
FOA
GRNN
roof-overflow laydropower station
back propagation neural network
ELMAN neural network
分类号
TV312 [水利工程—水工结构工程]
TV731 [水利工程—水利水电工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FOA-GRNN的水电站厂房结构振动响应研究
徐国宾
韩文文
王海军
章环境
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
5
原文传递
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