自动化技术与应用2025,Vol.44Issue(1) :53-56.DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)01-0053-04

基于GA-QPSO-ELM的边坡位移组合预测

Combined Forecasting of Slope Displacement Based on GA-QPSO-ELM

傅嘉辉 张夫龙 张学超 闫少霞
自动化技术与应用2025,Vol.44Issue(1) :53-56.DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)01-0053-04

基于GA-QPSO-ELM的边坡位移组合预测

Combined Forecasting of Slope Displacement Based on GA-QPSO-ELM

傅嘉辉 1张夫龙 1张学超 1闫少霞2
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作者信息

  • 1. 国网新源集团有限公司富春江水力发电厂,浙江 杭州 311000
  • 2. 广州南方测绘科技股份有限公司,广东 广州 510000
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摘要

为了提高水利工程边坡位移预测精度,在QPSO算法寻优过程中引入遗传算法的交叉和变异操作,形成GA-QPSO算法.采用GA-QPSO算法对ELM参数进行优化,建立基于GA-QPSO-ELM的边坡位移组合预测模型,采用实际水利工程的边坡位移监测数据进行仿真分析,并与其他边坡位移预测方法进行对比.结果表明,GA-QPSO-ELM组合模型的平均相对误差为1.186%,预测精度高于其他方法,验证了模型的正确性和优越性.

Abstract

In order to improve the accuracy of slope displacement prediction of water conservancy projects,GA-QPSO algorithm is formed by introducing the crossover and mutation operation of genetic algorithm in the optimization process of QPSO algorithm.GA-QP-SO algorithm is used to optimize the parameter of ELM,and a combined prediction model of slope displacement based on GA-QPSO-ELM is established.The slope displacement monitoring data of actual water conservancy projects are used for simula-tion analysis,and compared with other slope displacement prediction methods.The results show that the average relative error of GA-QPSO-ELM combined model is 1.186%,and the prediction accuracy is higher than other methods,which verifies the correct-ness and superiority of the model.

关键词

边坡位移/组合预测/极限学习机/遗传算法/量子粒子群算法

Key words

slope displacement/combined forecasting/extreme learning machine/genetic algorithm/quantum particle swarm optimization

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出版年

2025
自动化技术与应用
中国自动化学会 黑龙江省自动化学会 黑龙江省科学院自动化研究所

自动化技术与应用

影响因子:0.316
ISSN:1003-7241
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