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摘要
为了预测冬季易结冰区斜拉索覆冰的增长,运用灰色关联分析方法分析斜拉索倾角、温度、湿度、风速、降雨量及气压对斜拉索覆冰厚度的关联影响,明确各影响因素的相关性大小,剔除弱相关性因素;联合遗传算法(GA)和鲸鱼算法(WOA)选择最优光滑因子,提出一种WOA-GA算法优化广义回归神经网络(GRNN)的斜拉索覆冰厚度预测方法。其特点是:以输出值与实际值均方差作为适应度函数,计算每个粒子的适应度值;将GA算法的交叉和变异算子引入WOA算法,同时借助权重更新策略,提升全局寻优的能力,避免WOA算法陷入局部最优解;最后,经过迭代寻优,输出最小适应度值对应的光滑因子,构建GRNN预测模型。结果表明:环境温度相关性最高,其次是倾角、降水量、风速、相对湿度,气压关联度最小,呈弱相关性;相比于传统的GRNN、WOA-GRNN、PSO-GA-GRNN模型,联合鲸鱼算法和遗传算法优化的GRNN覆冰预测模型精度较高,其平均绝对误差百分比仅为3.58%,均方根误差为0.58 mm;采用敏感性分析法评价影响因素对模型精度的影响,发现温度对模型影响程度最大,其次是拉索倾角。
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