【摘 要】
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以北江大堤石角灵洲段作为研究对象,以降雨量、外江水位等作为输入,测压管水头值作为输出,建立了BP、GA-BP、PSO-BP 3种渗流预测模型.在前期对模型参数设置优化的基础上,考虑通过增加训练集、优化迭代步数,进一步提高渗流模型的精度.最后从北江大堤安全监测系统导出11个月监测数据,筛选使用其中292组数据进行训练,取30组数据作为输出,分析发现PSO-BP模型为最佳模型,此时的RMSE、MAPE、R2分别为0.31、5％、0.983.相对于大型有限元仿真软件、多元线性回归模型等传统方法,预测模型可以减少
【机 构】
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广东省水利水电第三工程局有限公司,广东 东莞 523000
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以北江大堤石角灵洲段作为研究对象,以降雨量、外江水位等作为输入,测压管水头值作为输出,建立了BP、GA-BP、PSO-BP 3种渗流预测模型.在前期对模型参数设置优化的基础上,考虑通过增加训练集、优化迭代步数,进一步提高渗流模型的精度.最后从北江大堤安全监测系统导出11个月监测数据,筛选使用其中292组数据进行训练,取30组数据作为输出,分析发现PSO-BP模型为最佳模型,此时的RMSE、MAPE、R2分别为0.31、5％、0.983.相对于大型有限元仿真软件、多元线性回归模型等传统方法,预测模型可以减少计算成本,处理非线性问题时也能够获得更好的效果.
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