基于相关分析改进的BP神经网络大坝监测预报模型

摘要

针对基于统计的大坝安全监测预报模型中,多效应量间和多影响因子间都存在互相关性,且效应量与影响因子又呈现出复杂的非线性动力系统特征,从而导致预报模型可信度降低的问题,提出了优化方案,首先对多效应量和多影响因子采用基于主成分提取的相关性分析,实现去相关性和空间降维,并按关联性次序将变换后的正交基作为模型输入因子,建立改进的BP神经网络回归,利用人工粒子群算法搜索网络的最优参数,从而获得预报模型.经与逐步回归、简单BP神经网络回归比较验证,实例表明本预报模型具有收敛快、鲁棒性强和预报精度较优等特点,兼有大坝性态分析评估辅助意义,具有一定的工程实用性.