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题名基于优化极限学习机的大跨径连续桥梁施工线形预测
被引量:18
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作者
周双喜
邓芳明
韩震
喻乐华
吴亮秦
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机构
华东交通大学土木建筑学院
华东交通大学电气与自动化工程学院
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出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期134-140,共7页
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基金
国家自然科学基金(51662008
51568019)
+1 种基金
江西省重点研发计划(20171BBG70078)
江西省自然科学基金(20161BAB206158)
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文摘
桥梁跨度随着桥梁施工技术的不断提高而持续增大,故在施工过程中对大跨径桥梁线形的控制也愈发困难。针对现有方法的不足,提出一种基于思维进化算法优化的极限学习机算法,以某电厂桥为工程背景建立MEC-ELM预测模型,将桥梁的宏观参数输入模型,即可对其线性变化进行准确预测。该算法首先利用MEC的全局搜索能力得到ELM的最优输入层权值和阈值,然后送入ELM中训练,得到桥梁线形预测模型。实例计算表明,该模型平均预测误差仅0.225 cm,且具有方法简单、精度高的特点,为大跨径桥梁线形控制提供了一种新的技术手段。
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关键词
梁桥线形预测
施工控制
ELM
MEC
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Keywords
bridge linear prediction
construction control
extreme learning machine
mind evolutionary computation
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分类号
U445.4
[建筑科学—桥梁与隧道工程]
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