基于果蝇-BP神经网络算法的大坝力学参数反演.pdf

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1、水利水电技术第45卷2014年第9期基于果蝇一BP神经网络算法的大坝力学参数反演俞祥荣1”，张社荣1，王雪红3，程井3(I．天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津300072；2．中水电海外投资有限公司，北京100048；3．河海大学水利水电学院，江苏南京210098)摘要：采用果蝇算法与BP神经网络方法结合进行混凝土重力坝弹性模量反演分析，使得反分析出的坝体和坝基弹性模量更精确、效率更高。分析表明：果蝇一BP神经网络算法的精度优于纯粹的BP神经网络算法，对坝体和坝基的材料参数进行反演分析可以更准确、更全面地了解坝体和坝基材料情况，可为工程的设计和施工提供一定的参考信息

2、。关键词：果蝇算法；混凝土重力坝；BP神经网络；弹性模量；参数反演中图分类号：TV64文献标识码：B文章编号：1000—0860(2014)09—0052．03Backanalysisondammechanicalparametersbasedonfruitfly-BPneuralnetworkalgorithmYUXiangron91，，ZHANGSheron91，WANGXuehon93，CHENGJin93(1．StateKeylaboratoryofHydraulicEngineeringSimulationandSafety，TianjinUniversity，Ti枷

3、in300072，China；2．SinohydroResourcesLtd．，Beijing100048，China；3．CoUegeofWaterConservancyandHydropowerEngineering，HohaiUniversity，Nanjing210098，Jiangsu，China)Abstract：AbackanalysisontheelasticmodulusofconcretegravitydamismadewiththefruitflyalgorithmcombinedwithBPneuralnetworkalgorithm，whichmake

4、stheelasticmodulusofthedambodyanditsfoundationobtainedfromtheanalysismoleac—curateandmoreefficient．TheAnalysisshowsthattheaccuracyofthefruitfly-BPneuralnetworkalgorithmishigherthatoftheBPneuralnetworkalgorithm，withwhichamoreaccurateandmoreoverallunderstandingofthematerialsforthedambodyandits

5、foundationCanbegivenbythebackanalysismadeontheparametersofthematerialsforthem，andthenacertainrefer-enceinformationcanbeprovidedfortheengineeringdesignandconstructionconcerned．Keywords：fruitflyalgorithm；concretegravitydana；BPneuralnetwork；elasticmodulus；backanalysisonparameter近年来，智能算法在水利工程正反分

6、析中的应用十分广泛¨‘3J，BP神经网络具有复杂的非线性特性，可以同时输人多个测点的观测数据，也可以有多个输出。利用BP神经网络来反演弹性模量可以考虑更多的先验信息。但是BP神经网络本身对初始权重很敏感且易陷入局部最小值，基本的BP神经网络算法通过梯度下降法进行权值修正，收敛速度慢。潘文超H1提出的果蝇算法全局寻优能力强、计算精度高、收敛速度快。因此，本文将果蝇算法和BP神经网络结合起来进行优劣互补。1果蝇一BP神经网络算法果蝇算法是近几年新提出的一种智能算法，但52关于果蝇算法的研究很多，学者们验证了果蝇算法具有原理简单、随机搜索性能强等优点"。6J。本文利用果蝇优化算法程序

7、动态调整BP神经网络的权值，建立果蝇一BP神经网络反分析模型，并将模型应用于混凝土重力坝弹性模量的反演分析中。具体步骤如下：(1)数据准备。根据所求坝体和基岩模量的取值范围，在各自范围内划分为n个水平，那么正收稿日期：2014—06—20基金项目：水利部公益性行业科研专项经费项目(201001035)；国家自然科学基金项目(51209076)。作者简介：俞祥荣(1966一)，男，教授级高级工程师。WaterResourcesandHydropowerEngineeringVoL45No．9分