基于IG-SFPA-BP的水工钢闸门安全等级识别 刘畅1,2,赵华东1,2,吴优1,2 (1.郑州大学机械与动力工程学院,郑州450001;2.河南省智能制造研究院,郑州450001) 作者
刘畅1,2,赵华东1,2,吴优1,2
(1.郑州大学机械与动力工程学院,郑州450001;2.河南省智能制造研究院,郑州450001)
作者
刘畅 (1997—),男,河南商丘人,主要从事水工运维研究?
通信作者：
赵华东 (1978—),男,河南商丘人,副教授,硕士生导师,博士,主要从事智能制造研究?
引用格式
刘畅,赵华东,吴优.基于IG-SFPA-BP的水工钢闸门安全等级识别[J].南水北调与水利科技(中英文),2021,19(2):409-416.
摘要
针对BP神经网络对水工钢闸门安全等级识别能力差的问题,提出基于信息增益(IG)与自适应花授粉算法(SFPA)的BP神经网络模型?采用IG理论对水工钢闸门安全等级评价中的特征进行精简,降低冗余特征的影响,缩短网络模型的训练时间;利用SFPA优化BP神经网络初始权重及阈值,提高网络模型的收敛速度,防止其陷入局部最优,提高网络模型对水工钢闸门安全等级的分类能力?根据IG-SFPA-BP?标准BP?IG-BP?IG-FPA-BP?IGPSO-BP及IG-GA-BP等神经网络模型在水工钢闸门安全等级数据集上进行多次独立运行的试验结果,从识别正确率?运行时间及模型均方误差等多个角度验证了IG-SFPA-BP网络模型对水工钢闸门安全等级识别的适用性?IG-SFPA-BP网络模型提高了神经网络模型在水工钢闸门安全评价领域的实用价值,也为类似工程提供新的模型参考?
关键词
水工钢闸门;信息增益(IG);自适应花授粉算法(SFPA);BP神经网络;安全评价
基金项目
工业和信息化部智能制造综合标准化与新模式应用项目(2018037)
