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基于改进PSO-ELM算法的混凝土坝变形非线性监控模型 被引量:17
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作者 张海龙 范振东 《水电能源科学》 北大核心 2018年第1期82-84,199,共4页
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... 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。 展开更多
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
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