基于IG-CPSO-BP的水工钢闸门安全等级识别

作者：周伦钢; 赵松波; 仝戈; 许亮^*

来源：人民黄河, 2023, 45(07): 130-162.

• 信息增益
• 混沌粒子群优化算法
• BP神经网络
• 安全等级识别
• 水工钢闸门

为提高BP神经网络对水工钢闸门安全等级识别的速度和精度，构建基于信息增益(IG)和混沌粒子群优化(CPSO)算法优化BP神经网络的水工钢闸门安全等级评估模型。该模型利用IG算法精简水工钢闸门安全等级评估的特征指标，避免冗余变量干扰，提升模型的训练速度；利用CPSO算法优化BP神经网络的初始权重，提高模型的收敛性及对水工钢闸门安全等级的分类能力。经过验证分析，基于IG-CPSO-BP的水工钢闸门安全等级评估模型的评估结果与实际的水工钢闸门安全等级基本吻合，识别精度明显优于IG-BP、IG-GA-BP、IG-PSO-BP模型。

• 出版日期2023
• 单位自动化学院; 天津理工大学