作者：涂图; 王建; 张梦迪初始地应力场改进粒子群算法bp神经网络反演优化
摘要：为找到一种较为精确的方法反演出最接近实际情况的初始地应力场,首先对传统粒子群算法进行改进,以弥补传统粒子群算法搜索范围过于局限的缺陷,然后将改进粒子群算法与BP神经网络算法相结合,来解决BP神经网络收敛速度慢、精度不足等缺点,最后对某抽水蓄能电站初始地应力场的反演进行优化,并与BP神经网络的计算结果和实测值进行对比,发现该方法可提高优化精度。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《水电能源科学》（CN：42-1231/TK）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《水电能源科学》主要报道水、电、能源及相关学科的新理论、新技术、新方法及工程应用成果，适当报道经验交流、技术革新和技术改造，涉及水电、电气与电子、能源与动力、土木与力学、环境工程、控制工程、计算机等多个学科。
北大期刊、统计源期刊、CSCD期刊
人气 58022 评论 53
北大期刊、统计源期刊
人气 44755 评论 40
北大期刊、CSCD期刊、统计源期刊
人气 34233 评论 62
省级期刊
人气 31700 评论 55
