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题名基于IGA-BPNN的水电站厂房振动响应预测
被引量:1
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作者
陈金泉
王海军
刘娟莉
刘通
梁超
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机构
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
天津大学建筑工程学院
雅砻江流域水电开发有限公司二滩水力发电厂
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出处
《水资源与水工程学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期163-168,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0401905)
天津市自然科学基金项目(18JCYBJC22300)。
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文摘
为实现水电站厂房结构振动的整体运行状态智能预测,解决多振源耦合与振动响应随机性等问题,以某一河床式水电站厂房振动响应为例,提出了一种基于IGA-BPNN的水电站厂房振动响应预测模型。首先利用IGA对BPNN初始权重值和阈值进行优化,充分发挥IGA高效并行、全局搜索的特点,再通过BPNN网络训练得到结构振动位移预测值。原型观测实例表明,测点振动位移预测值的最大相对误差不超过11%;IGA-BPNN模型与其他模型相比,在预测精度和收敛性能等方面有了明显提升,说明该预测方法有效,可为其他类型水电站的振动研究提供参考。
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关键词
河床式水电站
厂房振动响应预测
改良遗传算法
BP神经网络
振动响应
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Keywords
riverbed hydropower station
plant vibration response prediction
improved genetic algorithm(IGA)
back propagation neural network(BPNN)
vibration response
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分类号
TV312
[水利工程—水工结构工程]
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