基于极限学习机(ELM)和粒子群优化(PSO)算法,建立一个新型排水管道结构性状况评价模型.采用PSO算法优化ELM中的输入权值矩阵和隐含层偏置,改善网络参数随机生成带来的分类精度偏低的问题.以上海市洋山保税港区排水管网为例,对分类器模型进行训练测试,并与ELM分类结果进行对比分析.结果表明,PSO-ELM算法以较少的隐含层神经元节点获得更高的分类精度,参数优化提高了模型拟合能力,对于城市排水管道结构性状况分类、判断具有可行性和有效性.
排水管道 结构性状况评价 极限学习机 粒子群优化