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山东大学学报 (工学版) ›› 2019, Vol. 49 ›› Issue (3): 108-113.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.449

• 机械工程 • 上一篇    下一篇

改进PSO-BP神经网络对尾矿坝地下水位的预测方法

郑店坤1(),许同乐1,*(),尹召杰1,孟庆民2   

  1. 1. 山东理工大学机械工程学院, 山东 淄博 255049
    2. 山博安吉富齿轮电机有限公司, 山东 淄博 255200
  • 收稿日期:2017-09-04 出版日期:2019-06-20 发布日期:2019-06-27
  • 通讯作者: 许同乐 E-mail:zdk5287@163.com;xutongle@163.com
  • 作者简介:郑店坤(1990— )，男，山东曹县人，硕士研究生，主要研究方向为智能测试技术及仪器.E-mail: zdk5287@163.com
  • 基金资助:
    山东省自然科学基金资助项目(ZR2013FM005);淄博市科学技术发展计划资助项目(JY20151587)

Prediction method of tailing dam groundwater levels based on improved PSO-BP neural network

Diankun ZHENG1(),Tongle XU1,*(),Zhaojie YIN1,Qingmin MENG2   

  1. 1. Mechanical Engineering School, Shandong University of Technology, Zibo 255049, Shandong, China
    2. Shanbo Anjifu Gear Motor Co., Ltd., Zibo 255200, Shandong, China
  • Received:2017-09-04 Online:2019-06-20 Published:2019-06-27
  • Contact: Tongle XU E-mail:zdk5287@163.com;xutongle@163.com
  • Supported by:
    山东省自然科学基金资助项目(ZR2013FM005);淄博市科学技术发展计划资助项目(JY20151587)

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649

摘要：

为解决传统算法收敛速度慢、精度低的问题,提出一种改进粒子群算法(improved particle swarm optimization, IPSO),通过在寻优过程中动态调整惯性因子ω和加速因子c1和c2,提高算法的寻优效率;利用改进算法优化BP(back propagation)网络的权值和阈值,建立尾矿坝地下水位预测模型,结合实例数据对预测模型进行验证。研究结果表明,改进算法的收敛速度得到改善,预测模型对坝体地下水位的预测精度得到提高。

关键词: 动态优化, 地下水位, 粒子群, BP神经网络, 预测模型

Abstract:

To solve the low convergence speed and poor precision problem of the traditional prediction algorithm, an improved particle swarm optimization(IPSO) algorithm was proposed. The inertia factor ω and the accelerating factor c1 and c2 of the algorithm were dynamically adjusted during the searching process to improve the optimization effectiveness. The weights and thresholds of back propagation(BP) network were optimized by the improved algorithm. And the prediction model of groundwater levels in tailing dam was built and verified according to its instance data. The test results showed that the convergence speed of algorithm and the accuracy of prediction model was improved.

Key words: dynamic optimization, groundwater levels, particle swarm, BP neural network, prediction model

中图分类号: 

  • TD76

图1

适应度变化曲线"

图2

改进的PSO-BP网络预测模型流程图"

表1

某尾矿坝实例数据"

序号 最小干滩长度/m 库水位/m 渗流量/(m3/h) 水平位移/m 垂直位移/m 孔隙压力比 地下水位/m
1 287.36 12.35 7.50 0.012 0.005 0.40 8.54
2 289.17 12.30 7.52 0.012 0.005 0.35 8.53
3 292.14 12.18 7.48 0.012 0.005 0.25 8.43
118 285.43 12.48 7.60 0.016 0.008 0.55 8.70
119 285.04 12.56 7.68 0.016 0.008 0.58 8.77
120 287.43 12.42 7.55 0.016 0.008 0.40 8.58

表2

各测点数据与地下水位相关性分析结果"

参数 最小干滩长度 库水位 渗流量 水平位移 垂直位移 孔隙压力比
相关系数r -0.832 0.901 0.811 0.103 0.072 0.863

表3

选取隐层节点数试验结果"

节点数 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
PSO-BP 0.803 5 0.301 7 0.120 6 0.078 1 0.035 4 0.086 5 0.271 6 0.372 1 0.591 3 0.644 5 0.711 5 0.761 1
IPSO-BP 0.131 2 0.045 6 0.017 1 0.006 8 0.009 8 0.011 9 0.023 6 0.054 1 0.073 3 0.081 8 0.096 7 0.103 2

图3

不同网络结构模型预测结果"

表4

预测模型输出值及误差分析结果"

样本序号 实测值 网络结构:4-6-1 网络结构:4-7-1
PSO预测值/m PSO误差值/% IPSO预测值/m IPSO误差值/% PSO预测值/m PSO误差值/% IPSO预测值/m IPSO误差值/%
1 9.15 9.27 1.30 9.09 -0.66 9.29 1.50 9.21 0.66
2 9.10 9.19 0.99 9.05 -0.55 8.98 -1.30 9.03 -0.77
3 8.89 8.79 -1.10 8.91 0.22 8.99 1.10 8.98 1.00
4 8.80 8.86 0.68 8.76 -0.45 8.94 1.60 8.76 -0.45
5 8.85 8.92 0.79 8.85 0.00 8.96 1.20 8.81 -0.45
6 8.78 8.89 0.11 8.76 -0.23 8.69 -1.00 8.85 0.80
7 8.75 8.85 1.10 8.71 -0.46 8.82 0.80 8.71 -0.46
8 8.70 8.69 -0.11 8.72 0.23 8.78 0.92 8.75 0.57
9 8.77 8.89 1.40 8.76 -0.11 8.90 1.50 8.85 0.91
10 8.58 8.72 1.60 8.61 0.35 8.76 2.10 8.66 0.93
平均相对误差/% 0.92 0.33 1.30 0.70
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