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基于灰色遗传BP神经网络的大坝变形预测 被引量:15
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作者 卢献健 刘海锋 +1 位作者 蒋园园 梁月吉 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2017年第4期647-652,共6页
提出了一种基于灰色预测模型的遗传算法优化BP神经网络的组合预测模型。通过对原始大坝序列进行灰色拟合,弱化原始序列的随机扰动影响,增强数据的线性规律,并采用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,之后将灰色拟合后的残差作为优... 提出了一种基于灰色预测模型的遗传算法优化BP神经网络的组合预测模型。通过对原始大坝序列进行灰色拟合,弱化原始序列的随机扰动影响,增强数据的线性规律,并采用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,之后将灰色拟合后的残差作为优化后的BP神经网络的输入样本进行训练和测试,进而建立灰色遗传BP神经网络预测模型。组合模型充分结合了BP神经网络自适应学习的优点,避免了灰色方法及模型在非线性预测方面的缺陷;同时集成了遗传算法的全局寻优性能,弥补了神经网络容易陷入局部极值点的缺陷。与灰色GM(1,1)和单一BP神经网络对比表明,组合模型能保证较优的局部预测值和较高的全局预测精度,应用于复杂的大坝变形预测中是可行的。 展开更多
关键词 大坝变形 灰色模型 BP神经网络 遗传优化算法 精度评定
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基于GA-PSO-BP的大坝变形监测模型 被引量:6
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作者 卢献健 罗乐 +2 位作者 胡应剑 周斌 王雷 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期384-389,共6页
提出了一种基于GA-PSO混合优化BP神经网络的大坝变形监测模型,将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合,利用GA算法的全局性和PSO算法收敛速度快的特点,通过迭代选取最优的粒子作为BP神经网络的连接权值和阈值,以减小网络输... 提出了一种基于GA-PSO混合优化BP神经网络的大坝变形监测模型,将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合,利用GA算法的全局性和PSO算法收敛速度快的特点,通过迭代选取最优的粒子作为BP神经网络的连接权值和阈值,以减小网络输出误差,提高其收敛速度和加强网络泛化能力。运用GA-PSO-BP模型对大坝自动监测数据进行预测分析,实验结果表明GA-PSO-BP模型优化了BP神经网络的连接权值和阈值,能有效提高网络训练精度与收敛速度,有效避免早熟收敛,使模型的整体预测效果得到提高。 展开更多
关键词 大坝变形监测 GA PSO BP神经网络
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基于EEMD-GA-BP模型的大坝变形监测数据预测 被引量:10
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作者 晏红波 周斌 +1 位作者 卢献健 刘海锋 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2019年第9期58-63,共6页
针对大坝自动监测数据序列存在的不稳定性和测值漂移问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传(GA)BP神经网络的大坝变形监测数据预测方法。采用EEMD技术提取反映大坝真实变形的低频信号,剔除自动监测系统数据中存在的噪声和野值,... 针对大坝自动监测数据序列存在的不稳定性和测值漂移问题,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)和遗传(GA)BP神经网络的大坝变形监测数据预测方法。采用EEMD技术提取反映大坝真实变形的低频信号,剔除自动监测系统数据中存在的噪声和野值,利用遗传算法优化的BP神经网络对真实信号进行学习与外推,据此构建EEMD-GA-BP模型。利用本文模型计算得到大坝变形的预测值,将其与实测变形值进行对比,并根据残差大小比较了本文方法与其它方法的预测效果。算例表明,本文提出的组合模型能有效地提高大坝变形预测精度。 展开更多
关键词 大坝变形 预测模型 集合经验模态分解 BP神经网络 遗传优化算法
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基于改进RSEDI的典型喀斯特地区生态环境质量时空变化 被引量:5
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作者 晏红波 杨志高 +2 位作者 卢献健 韦晚秋 黎振宝 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第11期4646-4653,共8页
喀斯特地区生态环境较为脆弱,及时监测其生态环境时空变化情况具有重要意义。选择典型的喀斯特地貌区广西河池市都安县为研究对象,以2000、2004、2010、2014、2019年Landsat-5/TM和Landsat-8/OLI为主要数据源,选取湿度、绿度、干度、热... 喀斯特地区生态环境较为脆弱,及时监测其生态环境时空变化情况具有重要意义。选择典型的喀斯特地貌区广西河池市都安县为研究对象,以2000、2004、2010、2014、2019年Landsat-5/TM和Landsat-8/OLI为主要数据源,选取湿度、绿度、干度、热度四个生态因子构建改进的遥感生态距离指数(remote sensing ecological distance index,RSEDI),对都安县近20年的生态环境质量进行监测,并利用GM(1,1)模型对MRSEDI的变化趋势进行预测。结果发现:①MRSEDI指数与各生态因子之间的相关系数均值都在0.7以上,MRSEDI在区域生态环境评价中具有综合代表性;②2000—2019年,都安县生态环境质量呈现“先下降,后上升,且总体上升”的趋势,MRSEDI均值从0.5989上升到0.6362,生境质量持续好转;③通过GM(1,1)模型预测都安县2024年的MRSEDI指数为0.6471,表明都安县生态环境质量将会持续改善。 展开更多
关键词 喀斯特 遥感生态距离指数 生态环境质量 GM(1 1)模型
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Spatiotemporal variations of drought and driving factors based on multiple remote sensing drought indices:A case study in karst areas of southwest China 被引量:2
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作者 lu xian-jian LI Zhen-bao +1 位作者 YAN Hong-bo LIANG Yue-ji 《Journal of Mountain Science》 SCIE CSCD 2023年第11期3215-3232,共18页
Droughts are recurrent in southwest China due to the fragility and sensitivity of the karst environment.These events have serious impacts on local agricultural output,ecological diversity,and social stability.Understa... Droughts are recurrent in southwest China due to the fragility and sensitivity of the karst environment.These events have serious impacts on local agricultural output,ecological diversity,and social stability.Understanding spatiotemporal variations and driving factors of drought in this area is of extreme importance for effective mitigation measures.The karst areas situated in southwest China were spatially divided into seven sub-regions according to the topography and degree of karst development.Drought indices,including vegetation condition index(VCI),temperature condition index(TCI),vegetation health index(VHI),normalized vegetation water supply index(NVSWI),and temperature vegetation drought index(TVDI),were calculated from MODIS data during 2000 and 2018for each sub-region,and drought patterns were examined.The results show that droughts were found to be concentrated in sub-regions such as karst basin,karst plateau,karst gorge,and karst depression areas.Furthermore,there were more drought conditions in karst areas than in non-karst areas.In addition,improvements to drought situation in the study period are significant(p<0.05),and mitigation areas respectively account for 80.1%(NVSWI),74.2%(VCI),74.2%(VHI),30.1%(TCI)and 33.2%(TVDI)of the study area,while drought expands slightly(<3.4%)in areas undergoing urban construction.Pearson's correlation coefficients between drought indices and temperature are generally above 0.5 in all sub-regions.However,the correlation coefficients between drought indices and precipitation mostly fall within the range of 0.3-0.4,indicating a weaker correlation.Our explanation for the spatiotemporal patterns of drought is that karst phenomena are the natural basis of drought and agricultural production is one of important driving forces.Positive changes of drought conditions have benefited from efforts to control rocky desertification and restore ecosystems over the past years. 展开更多
关键词 DROUGHT Driving factors Karst phenomena Remote sensing
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