基于IGA-BPNN的水电站厂房振动响应预测

作者：陈金泉; 王海军^*; 刘娟莉; 刘通; 梁超

来源：水资源与水工程学报, 2022, 33(03): 163-168.

• 河床式水电站
• 厂房振动响应预测
• 改良遗传算法
• BP神经网络
• 振动响应

为实现水电站厂房结构振动的整体运行状态智能预测，解决多振源耦合与振动响应随机性等问题，以某一河床式水电站厂房振动响应为例，提出了一种基于IGA-BPNN的水电站厂房振动响应预测模型。首先利用IGA对BPNN初始权重值和阈值进行优化，充分发挥IGA高效并行、全局搜索的特点，再通过BPNN网络训练得到结构振动位移预测值。原型观测实例表明，测点振动位移预测值的最大相对误差不超过11%;IGA-BPNN模型与其他模型相比，在预测精度和收敛性能等方面有了明显提升，说明该预测方法有效，可为其他类型水电站的振动研究提供参考。

• 单位
  雅砻江流域水电开发有限公司; 水利工程仿真与安全国家重点实验室; 建筑工程学院; 天津大学