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基于GA-QPSO-ELM的边坡位移组合预测

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

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傅嘉辉、张夫龙、张学超、闫少霞

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边坡位移 组合预测 极限学习机 遗传算法 量子粒子群算法

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
年,卷(期):2025.44(1)