遗传算法与自适应粒子群算法耦合的大坝安全预警评价模型

改变应用最小二乘法求解大坝统计预警模型的传统方式,利用粒子群算法随机搜索的优化能力确定统计模型的回归系数。针对粒子群算法收敛速度较慢等问题,提出一种新的自适应策略,能够依据粒子个体和种群的优化信息,调整学习因子,并将该策略与遗传算法的交叉、变异算子相结合。通过工程算例表明,该方法具备较好的搜索多样解能力,自适应地调整粒子飞行的步长,提高了粒子群算法的收敛速度;基于该方法的大坝预警评价模型与最小二乘法、基本粒子群算法相比,数据挖掘能力强,预警评价结果与大坝的实际运行状态更加吻合,有效地提高了统计模型的预测精度。

基于语音合成的分布式大坝安全预警系统设计

文中介绍一种分布式大坝安全监测预警系统的设计方案,重点介绍预警语音模块的硬件设计及相关的软件实现。利用X25045作为预警语音模块的主要模块,通过自动切分的PSOLA算法实现有效的语音合成,该系统应用提高了最终语音合成质量,实现了大坝处于特殊情况的现场预报功能。

基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用

BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。