%0 Journal Article %A 梁月吉 %A 任 超 %A 刘立龙 %A 庞光锋 %A 杨兴跃 %T 基于EMD和GA-BP神经网络的大坝变形预测 %D 2015 %R %J 桂林理工大学学报 %P 111-116 %V 35 %N 1 %X

提出一种基于经验模态分解 (EMD)和遗传 BP神经网络的大坝变形预测新算法。该算法首先通 过 EMD对变形序列进行分解,有效分离出非线性高频波动分量和低频趋势分量;然后应用遗传算法优化 BP神经网络的权值和阈值,再对各分量进行建模预测;最后叠加各分量预测值得到预测结果。应用新算 法与灰色 GM (1,1)、回归模型、普通卡尔滤波和遗传 BP神经网络算法进行对比分析。结果表明,该算 法具有较强的自身内部环境优化和外部平台构建能力,自适应能力和非线性拟合能力较强,在一定程度上 保证较优的局部预测值和较好的全局预测精度,在大坝变形预测中具有一定的实用价值。

%U http://manu28.magtech.com.cn/Jweb_gllg/CN/abstract/article_153.shtml