果蝇算法优化的广义回归神经网络在变形监测预报中的应用被引量：18

Fruit Fly Optimization Algorithm Optimized General Regression Neural Network in Deformation Monitoring and Prediction

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摘要简要介绍广义回归神经网络,基于果蝇优化算法,对广义回归神经网络的平滑因子进行优化。利用神经网络工具箱,对某煤仓的沉降变形观测数据进行分析和计算,采用优化后的网络建立变形预测模型,使用相关数据来训练和测试该模型的可靠性和可行性。结果表明,果蝇算法优化的广义回归神经网络能很快找到合适的平滑因子并对变形数据进行有效预报。

作者范良赵国忱苏运强

机构地区辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院

出处《测绘通报》 CSCD 北大核心 2013年第11期87-89,92,共4页 Bulletin of Surveying and Mapping

关键词变形监测广义回归神经网络果蝇优化算法平滑因子

分类号 P258 [天文地球—测绘科学与技术]

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参考文献7

1陈永奇吴子安吴中如.变形监测分析与预报[M].北京：测绘出版社,1997..
2潘文超.应用果蝇优化算法优化广义回归神经网络进行企业经营绩效评估[J].太原理工大学学报（社会科学版）,2011,29(4):1-5. 被引量：137
3肖正安.基于果蝇优化算法的模拟滤波器设计[J].湖北第二师范学院学报,2012,29(2):26-29. 被引量：5
4岳建平,方露,黎昵.变形监测理论与技术研究进展[J].测绘通报,2007(7):1-4. 被引量：112
5兰海涛,李谦,韩春雨.基于广义回归神经网络的边坡稳定性评价[J].岩土力学,2009,30(11):3460-3463. 被引量：22
6SPECHT D F. A General Regression Neural Network [J]. IEEE Transactions on Neutral Networks, 1991, 2 (6) : 568-576.
7潘文超.果蝇最佳化演算法一最新演化式计算技术[M].台湾:沧海书局,2011.

二级参考文献40

1王文喜,姚文清,杨子荣.MATLAB的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用[J].西部探矿工程,2006,18(11):273-274. 被引量：4
2王立军,周江余.CZY无浮托引张线系统在水电站观测上的应用[J].华中电力,2004,17(5):56-58. 被引量：4
3高改萍,李双平,苏爱军,张京生,崔政权.测量机器人变形监测自动化系统[J].人民长江,2005,36(3):63-65. 被引量：13
4张加颖,麻凤海,徐佳.基于TCA2003全站仪的变形监测系统的研究[J].中国矿业,2005,14(4):67-69. 被引量：14
5黄其欢,何秀凤.D-InSAR技术及其在监测地表形变中的应用[J].全球定位系统,2005,30(3):19-23. 被引量：17
6苏怀智,吴中如.大坝工程安全监测仪器优化设计[J].南昌工程学院学报,2005,24(3):5-9. 被引量：4
7刘浩,白振兴.BP网络的Matlab实现及应用研究[J].现代电子技术,2006,29(2):49-51. 被引量：37
8季灵运,李冲.GPS-InSAR合成方法用于地面沉降监测的可行性展望[J].全球定位系统,2006,31(3):39-41. 被引量：2
9陈仲颐,周景星,王洪瑾.土力学[M].北京:清华大学出版社,2007,4.
10BROOMHEAD D S, LOWED. Multivariable functional interpolation and adaptive networks[J]. Complex System, 1988, 2: 321--355.

共引文献289

1于柏强.小山水电站厂房后边坡变形监测结果与精度分析[J].人民长江,2021,52(S01):120-122. 被引量：3
2曾山,徐兮.隧拱变形分析的自回归与分段回归方法应用[J].重庆交通大学学报（自然科学版）,2013,32(3):442-445. 被引量：2
3曾召启.深基坑支护水平位移观测方法的研究[J].工程勘察,2008,36(S1):298-303. 被引量：10
4苏永华,刘科伟,罗正东.基于粗糙集补齐算法与神经网络的隧道塌方预测系统[J].工业建筑,2013,43(S1):407-411. 被引量：4
5杨松林,王梦恕,张成平,师红云,张帆.城市地铁安全施工第三方监测的研究与实施[J].中国安全科学学报,2004,14(10):73-76. 被引量：27
6王小亭,杨武年.GPS+GLONASS在变形监测中的应用探讨[J].测绘与空间地理信息,2005,28(1):64-66. 被引量：2
7杨松林,刘维宁,师红云,黄方.全站仪自由设站隧道围岩变形非接触监测理论和方法的研究[J].土木工程学报,2006,39(4):100-104. 被引量：42
8杨松林,谭忠盛,田爱军,张希庆,彭建国,唐继民.基于自动全站仪的围岩收敛快速量测系统研究[J].中南公路工程,2006,31(1):43-46. 被引量：3
9兰孝奇,杨永平,黄庆,严红萍.建筑物沉降的时间序列分析与预报[J].河海大学学报（自然科学版）,2006,34(4):426-429. 被引量：38
10许映林.新疆塔西河石门子水库大坝变形监测初步分析研究[J].四川测绘,2007,30(2):75-77. 被引量：3

同被引文献181

1李全明,张兴凯,王云海,张丙印.尾矿库溃坝风险指标体系及风险评价模型研究[J].水利学报,2009,39(8):989-994. 被引量：52
2焦志钦.BP人工神经网络的原理及其应用[J].科技风,2010(12):200-201. 被引量：9
3张豪,许四法.基于经验模态分解和遗传支持向量机的多尺度大坝变形预测[J].岩石力学与工程学报,2011,30(S2):3681-3688. 被引量：52
4吴飞宇.基于灰色神经网络模型的基坑变形预测研究[J].测绘通报,2013(S1):189-191. 被引量：6
5杨俊杰,周建中,喻菁,吴玮.混合混沌优化方法及其在非线性规划问题中的应用[J].计算机应用,2004,24(10):119-120. 被引量：10
6康重庆,夏清,张伯明.电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨[J].电力系统自动化,2004,28(17):1-11. 被引量：504
7陈文略,王子羊.三次样条插值在工程拟合中的应用[J].华中师范大学学报（自然科学版）,2004,38(4):418-422. 被引量：80
8吴中如.混凝土坝安全监控的确定性模型及混合模型[J].水利学报,1989,21(5):64-70. 被引量：49
9王新洲,邓兴升.大坝变形预报的模糊神经网络模型[J].武汉大学学报（信息科学版）,2005,30(7):588-591. 被引量：16
10夏克文,李昌彪,沈钧毅.前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法[J].计算机科学,2005,32(10):143-145. 被引量：123

引证文献18

1王英博,聂娜娜,王铭泽,李仲学.修正型果蝇算法优化GRNN网络的尾矿库安全预测[J].计算机工程,2015,41(4):267-272. 被引量：16
2张前图,房立清,赵玉龙.具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法[J].计算机应用,2015,35(5):1348-1352. 被引量：46
3阳亦青,罗周全,谢承煜.用于采空区稳定性分析的FOA-GRNN模型研究及其应用[J].世界科技研究与发展,2015,37(3):230-234. 被引量：2
4尤军,殷耀国,李辉,柳永全.基于MATLAB的深基坑沉降监测预报模型优选[J].中国科技论文,2015,10(15):1772-1777. 被引量：5
5皮子坤,贾宝山,贾廷贵,李锐,李宗翔.煤矿瓦斯涌出量动态预测的PCA-MFOA-GRNN模型及应用[J].传感技术学报,2015,28(11):1676-1681. 被引量：6
6赵男男,王艺星,王英博.LVFOA优化的GRNN在财务预警中的应用[J].计算机系统应用,2017,26(6):17-25. 被引量：2
7齐鹏,柴佳佳,靳小波.基于CVFOA-GRNN的飞机液压系统的故障诊断研究[J].测控技术,2017,36(12):43-47. 被引量：7
8李少波,赵辉,张成龙,郑凯.果蝇优化算法研究综述[J].科学技术与工程,2018,18(1):163-171. 被引量：12
9杨帆,王小兵,邵阳.改进型果蝇算法优化的灰色神经网络变形预测[J].测绘科学,2018,43(2):63-69. 被引量：10
10成枢,荆晓宇,李圳.基于T-S模糊神经网络的变形预报研究[J].测绘工程,2018,27(1):37-41. 被引量：5

二级引证文献159

1赵自民.一种自然电位测井曲线生成方法及其在存储式测井中的应用[J].电子测量技术,2020(7):103-107. 被引量：1
2熊峰,李宗春,郭迎钢,付永健,汪文琪.基于T-S模糊神经网络模型的极移预报方法[J].测绘通报,2020(S01):205-209. 被引量：1
3陈婉.基于变分模态分解和LFOA-RVM的轴承故障诊断[J].机械强度,2018,40(6):1297-1302. 被引量：7
4盛超,邹海,朱富占.一种新型自调节步长果蝇优化算法[J].微电子学与计算机,2019,36(2):62-67. 被引量：5
5林越.图论中树结构的稳定性优化设计方法研究[J].科技通报,2016,32(2):145-148.
6杜晓昕,张剑飞,郭媛,金梅.基于柯西-高斯动态消减变异的果蝇优化算法研究[J].计算机工程与科学,2016,38(6):1171-1176. 被引量：17
7钮浩东,黄洪琼.基于FOA优化GRNN的船舶交通流预测模型[J].微型机与应用,2016,35(12):81-83. 被引量：5
8印万忠.尾矿堆存技术的最新进展[J].金属矿山,2016,45(7):10-19. 被引量：16
9张彩宏,潘广贞.基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法[J].计算机工程与设计,2016,37(8):2093-2097. 被引量：4
10段艳明,肖辉辉.一种新的自适应步长果蝇优化算法[J].河南师范大学学报（自然科学版）,2016,44(1):161-168. 被引量：9

1范千.基于改进果蝇算法的非线性模型参数估计方法[J].大地测量与地球动力学,2016,36(12):1092-1095. 被引量：1
2窦玉坛,王大兴,刘化清,赵玉华.黄土塬少井区采用果蝇优化算法构建虚拟井方法[J].地球物理学进展,2014,29(2):674-680. 被引量：3
3崔东文,金波.果蝇优化算法与支持向量机在年径流预测中的应用[J].人民珠江,2015,36(2):29-32. 被引量：11
4张孝耘.人类也有地磁视力[J].飞碟探索,2012(4):46-46.
5范千,张宁.改进的果蝇优化与Tikhonov正则化相结合的病态问题稳健解法[J].测绘学报,2016,45(6):670-676. 被引量：4
6赵国忱,苏运强,范良.独立分量分析在煤仓沉降分析中的应用[J].测绘通报,2012(6):16-18. 被引量：3
7窦玉坛,史松群,刘化清.基于FOA的叠前反演方法[J].石油地球物理勘探,2013,48(6):948-953. 被引量：4
8李刚,徐鹏,张伟娜.高精度电子水准仪在煤仓沉降观测中的应用[J].工程地球物理学报,2004,1(6):541-544. 被引量：5
9陆杰,梁月吉,徐宁辉,陶健春.基于EMD的GM-LSSVM在变形预测中的应用[J].城市勘测,2017(1):142-145.
10彭文.生物进化也能逆转吗?[J].百科知识,2009(5):8-8.

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