基于改进果蝇优化算法的BP神经网络在组合梁钢构件定位中的应用

摘要

为提高桥梁钢构件的安装精度,建立了基于改进果蝇优化算法的BP神经网络,实现了对钢构件空间坐标的精确预测。在果蝇算法中,引入Logistic映射以优化果蝇种群初始位置,增加混沌动态权重和多种群协同搜索用于加强算法的全局搜索和局部探索能力,有效改进了BP神经网络在处理复杂工程问题时训练时间长和精度低等问题。改进后的BP神经网络可对影响钢构件定位的多个变量进行识别,并筛选出其中的关键变量。结合某波形钢腹板-预应力混凝土组合梁矮塔斜拉桥的工程实例,利用优化后的神经网络对即将施工节段的钢腹板和钢锚箱的空间坐标进行预测。研究表明:经过施工过程验证,该桥钢锚箱与波形钢腹板开孔连接件的孔轴误差、钢锚箱拉索套管误差等问题得到了大幅改善,体现了改进的BP网络在准确预测钢构件的空间坐标。