文献类型：期刊文章

作　　者：张海龙[1] 范振东[2]

机构地区：[1]西京学院土木工程学院,陕西西安710123 [2]国家能源局大坝安全监察中心,浙江杭州311122

出　　处：《水电能源科学》

基　　金：陕西省教育厅科学研究项目(15JK2171);全国工程专业学位研究生教育2016~2017年度研究课题(2016-ZX-437)

年　　份：2018

卷　　号：36

期　　号：1

起止页码：82-84

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、INSPEC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对混凝土坝变形模型高度非线性问题,将极限学习机(ELM)用于混凝土坝变形监控模型的构建中,由于极限学习机的精度受输入权值和隐含层阈值的影响,引入改进的粒子群算法(PSO)进行最优求解,从而建立基于改进PSO-ELM算法的混凝土坝变形非线性监控模型。实例应用结果表明,该模型不仅可行、有效,且具有较强的学习能力和泛化能力。

关 键 词：混凝土坝变形 非线性监控模型  极限学习机 粒子群算法  

分 类 号：TV698.1]