基于IGA-BPNN的水电站厂房振动响应预测

来源：水资源与水工程学报杂志2022年第3期北京时间：

作者：陈金泉，王海军，刘娟莉，刘通，梁超

单位：（1.天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室,2.天津大学建筑工程学院,3.雅砻江流域水电开发有限公司二滩水力发电厂

摘要：为实现水电站厂房结构振动的整体运行状态智能预测，解决多振源耦合与振动响应随机性等问题，以某一河床式水电站厂房振动响应为例，提出了一种基于IGA-BPNN的水电站厂房振动响应预测模型。首先利用IGA对BPNN初始权重值和阈值进行优化，充分发挥IGA高效并行、全局搜索的特点，再通过BPNN网络训练得到结构振动位移预测值。原型观测实例表明，测点振动位移预测值的最大相对误差不超过11%；IGA-BPNN模型与其他模型相比，在预测精度和收敛性能等方面有了明显提升，说明该预测方法有效，可为其他类型水电站的振动研究提供参考。

关键词：河床式水电站,厂房振动响应预测,改良遗传算法,BP神经网络,振动响应

基金资助：国家重点研发计划项目(2016YFC0401905)；天津市自然科学基金项目(18JCYBJC22300)