基于遗传算法优化BP神经网络的大坝变形监控模型.pdf

本文主要探讨了一种基于遗传算法优化的BP神经网络在大坝变形监控模型中的应用。传统的统计模型、确定性模型和混合模型在大坝变形预测上的精度往往不足。遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP模型）克服了传统神经网络学习速度慢、易陷入局部最优等问题，提高了预测精度和效率。 BP神经网络是一种反向传播算法，能够自我学习并修正误差，适用于非线性系统的逼近。然而，BP网络在训练过程中可能存在收敛速度慢、容易收敛到局部最优解的缺点。遗传算法则是一种全局优化搜索方法，以其简单、鲁棒性强、适合并行处理的特点，特别适合解决复杂的非线性优化问题。 遗传算法的核心包括参数编码、初始群体生成、适应度评价、选择、交叉和变异等步骤。参数编码将问题的解空间转化为编码空间的染色体；初始群体是遗传算法的起点，由若干初始解组成；适应度评价根据个体的性能好坏决定其生存概率；选择操作保留优秀个体；交叉操作通过交换染色体的部分基因创建新的个体；变异操作则增加了种群的多样性，防止过早收敛。 在大坝变形监控中，GA-BP模型首先通过遗传算法优化神经网络的结构和权重，提高网络的学习速度和泛化能力。然后，利用优化后的模型对大坝的变形数据进行建模和预测，如文中以某拱坝的拱冠梁坝顶径向水平位移为例，建立了GA-BP模型，并进行了实际的变形预报。结果表明，GA-BP模型在拟合精度和预测效果上均优于传统的统计模型。 结合遗传算法优化的BP神经网络为大坝变形监控提供了一种更为高效和精确的工具，有助于提升大坝安全监测的准确性和及时性。这种方法可以应用于其他水利工程中，以提高对结构变形的预测和控制能力。