陶海龙
- 作品数：2 被引量：18H指数：2
- 供职机构：中国水利水电第五工程局更多>>
- 发文基金：水利部公益性行业科研专项国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：水利工程电气工程更多>>
- 基于粗糙集-BP算法的配电网故障诊断被引量：2
- 2014年
- 将粗糙集理论与BP神经网络相结合,以粗糙集中的信息系统决策表为主要工具,通过基于遗传算法的粗糙集属性约简算法对配电网中的原始数据进行约简,然后利用BP网络对最简规则集进行学习训练,最后用改进的粒子群算法对BP网络的权值和阈值进行优化,形成改进粒子群优化粗糙集-神经网络的模型结构。诊断结果表明:通过粗糙集属性约简,删除了大量不必要的冗余数据,提高了诊断速度和准确度。同时,针对配电网发生故障时存在误动、拒动等情况,该算法具有较高的泛化能力和较好的容错性。
- 徐康张江滨陶海龙
- 关键词：配电网粗糙集粒子群优化算法BP算法
- 优化BP神经网络的位移预测模型被引量：16
- 2014年
- 针对大坝位移预测常规方法存在的问题,基于改进粒子群算法的BP神经网络(IPSO-BP)的大坝位移预测方法,通过IPSO对常规BP神经网络的权值和阈值进行优化,弥补了BP网络的不足,保证了预测精度。以2011-12-21—2013-06-27观测得到的某混凝土重力坝某一典型坝段坝顶的顺河向位移值为研究对象,建立基于IPSO-BP的大坝预测模型并进行仿真分析研究。同时,为了验证该模型的拟合及预测效果,建立PSO-BP模型、利用最小二乘法求解参数的统计模型进行对比分析。上述研究结果表明,此模型预测精度优于常规模型且拟合效果好、预测结果的平均相对误差小,说明此方法有效可行。
- 王雪红刘晓青陶海龙钱文江赵泱军
- 关键词：改进粒子群算法BP神经网络混凝土重力坝
