为准确预测垂直沉降变形位移数据,确保大坝安全稳定服役,文章引入蚁群算法(ACO)在全局范围内搜索BP神经网络连接权值和阈值的最优参数组合,并构建ACO-BP土石坝沉降变形位移预测模型。在样本数据中选取具有代表性的10个测点数据作为样本数据,对BP和ACO-BP模型分别进行学习训练。预测结果表明:两种模型对大坝垂直变形数据的预测均具有有效性,但ACO-BP模型相对BP模型收敛性好、精度高且具备全局稳定性,可在大坝安全检测中发挥良好应用效果。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
