基于IPSO-BP模型的大坝多源监测数据预报与反演

？提出一种改进的粒子群算法（IPSO）。该算法在粒子群速度调整中加入了邻域最优粒子影响，并引入惯性权重非线性递减策略和学习因子动态调整方法。将改进的粒子群算法与BP神经网络结合形成IPSO_BP模型，并应用于大坝多源变形监测数据的预报与反演。结果表明，IPSO_BP模型收敛速度更快，有效提高了大坝多源监测数据的预报与反演能力。