Study on MPGA-BP of Gravity Dam Deformation Prediction
المؤلفون المشاركون
Wang, Xiaoyu
Yang, Kan
Shen, Changsong
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-01-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Displacement is an important physical quantity of hydraulic structures deformation monitoring, and its prediction accuracy is the premise of ensuring the safe operation.
Most existing metaheuristic methods have three problems: (1) falling into local minimum easily, (2) slowing convergence, and (3) the initial value’s sensitivity.
Resolving these three problems and improving the prediction accuracy necessitate the application of genetic algorithm-based backpropagation (GA-BP) neural network and multiple population genetic algorithm (MPGA).
A hybrid multiple population genetic algorithm backpropagation (MPGA-BP) neural network algorithm is put forward to optimize deformation prediction from periodic monitoring surveys of hydraulic structures.
This hybrid model is employed for analyzing the displacement of a gravity dam in China.
The results show the proposed model is superior to an ordinary BP neural network and statistical regression model in the aspect of global search, convergence speed, and prediction accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Xiaoyu& Yang, Kan& Shen, Changsong. 2017. Study on MPGA-BP of Gravity Dam Deformation Prediction. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189870
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Xiaoyu…[et al.]. Study on MPGA-BP of Gravity Dam Deformation Prediction. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189870
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Xiaoyu& Yang, Kan& Shen, Changsong. Study on MPGA-BP of Gravity Dam Deformation Prediction. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1189870
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1189870
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر