|
个人信息Personal Information
副教授
硕士生导师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
所在单位：水利工程系
学科：水工结构工程
办公地点：综合试验3号楼528-2
联系方式：QQ545704082
电子邮箱：zhang-yunliang@dlut.edu.cn
扫描关注
ANFIS在水电站地下厂房围岩变形预测中应用
点击次数：
论文类型：期刊论文
发表时间：2009-07-15
发表刊物：大连理工大学学报
收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus
卷号：49
期号：4
页面范围：576-579
ISSN号：1000-8608
关键字：围岩变形;预测;ANFIS;BP网络
摘要：针对目前应用人工神经网络(ANN)方法预测地下洞室围岩变形时间序列的缺陷,提出一种将神经元网络和模糊逻辑有机结合的新型模糊推理系统--ANFIS(adaptivenetwork-based fuzzy inference systems),该系统采用反向传播算法和最小二乘法的混合算法分别调整前提参数和结论参数,充分地利用了神经网络的学习能力和模糊逻辑的表达能力,实现了回归模型的自适应调整.通过龙滩电站的实例应用可以发现,ANFIS预测系统较传统ANN方法具有简单、快速以及预测精度高等特点.