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基于IG-CPSO-BP的水工钢闸门安全等级识别
被引量：
2
1
作者
周伦钢
赵松波
+1 位作者
仝戈
许亮
《人民黄河》
CAS
北大核心
2023年第7期130-133,162,共5页
为提高BP神经网络对水工钢闸门安全等级识别的速度和精度,构建基于信息增益(IG)和混沌粒子群优化(CPSO)算法优化BP神经网络的水工钢闸门安全等级评估模型。该模型利用IG算法精简水工钢闸门安全等级评估的特征指标,避免冗余变量干扰,提...
为提高BP神经网络对水工钢闸门安全等级识别的速度和精度,构建基于信息增益(IG)和混沌粒子群优化(CPSO)算法优化BP神经网络的水工钢闸门安全等级评估模型。该模型利用IG算法精简水工钢闸门安全等级评估的特征指标,避免冗余变量干扰,提升模型的训练速度;利用CPSO算法优化BP神经网络的初始权重,提高模型的收敛性及对水工钢闸门安全等级的分类能力。经过验证分析,基于IG-CPSO-BP的水工钢闸门安全等级评估模型的评估结果与实际的水工钢闸门安全等级基本吻合,识别精度明显优于IG-BP、IG-GA-BP、IG-PSO-BP模型。
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关键词
信息增益
混沌粒子群优化算法
BP神经网络
安全等级识别
水工钢闸门
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职称材料
题名
基于IG-CPSO-BP的水工钢闸门安全等级识别
被引量：
2
1
作者
周伦钢
赵松波
仝戈
许亮
机构
河南省工业学校
南水北调中线信息科技有限公司
天津理工大学电气工程与自动化学院天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室
出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2023年第7期130-133,162,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61308120)。
文摘
为提高BP神经网络对水工钢闸门安全等级识别的速度和精度,构建基于信息增益(IG)和混沌粒子群优化(CPSO)算法优化BP神经网络的水工钢闸门安全等级评估模型。该模型利用IG算法精简水工钢闸门安全等级评估的特征指标,避免冗余变量干扰,提升模型的训练速度;利用CPSO算法优化BP神经网络的初始权重,提高模型的收敛性及对水工钢闸门安全等级的分类能力。经过验证分析,基于IG-CPSO-BP的水工钢闸门安全等级评估模型的评估结果与实际的水工钢闸门安全等级基本吻合,识别精度明显优于IG-BP、IG-GA-BP、IG-PSO-BP模型。
关键词
信息增益
混沌粒子群优化算法
BP神经网络
安全等级识别
水工钢闸门
Keywords
information gain
chaotic particle swarm optimization algorithm
BP neural network
safety grade identification
hydraulic steel gate
分类号
TV663 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于IG-CPSO-BP的水工钢闸门安全等级识别
周伦钢
赵松波
仝戈
许亮
《人民黄河》
CAS
北大核心
2023
2
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