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基于遗传神经网络的输电线路螺旋锚基础极限承载力预测 被引量：1
1
作者 章伟德 戴伟炎 +2 位作者 钱永明 严申劼 莫仕超 《微型电脑应用》 2025年第9期62-66,共5页
输电线路螺旋锚基础极限承载力预测过程中的影响因素过多,采用等权重和盲权重的传统权重设计存在明显不合理,会使得预测结果精度较低,因而研究基于遗传神经网络的输电线路螺旋锚基础极限承载力预测。利用三角模糊数灰色关联度方法筛选... 输电线路螺旋锚基础极限承载力预测过程中的影响因素过多,采用等权重和盲权重的传统权重设计存在明显不合理,会使得预测结果精度较低,因而研究基于遗传神经网络的输电线路螺旋锚基础极限承载力预测。利用三角模糊数灰色关联度方法筛选输电线路螺旋锚极限承载力影响因素,对影响因素进行排序,根据关联度设计影响因素权重,避免权重设计不合理问题。将影响因素权重作为遗传神经网络预测模型的输入量并进行数据完整性检测。将处理好的影响因素测试数据输入遗传神经网络预测模型,利用遗传算法改进传统神经网络模型,实现极限承载力的预测。实验结果表明,在2种工况下研究方法的预测结果与实际结果相差不大,Dice系数最高达到0.98,说明该方法的预测精度较高。 展开更多
关键词 遗传神经网络 输电线路 螺旋锚基础 极限承载力预测
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