Page 167 - 《水资源与水工程学报》2022年第3期

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２０２２ $ ６ % ＪｏｕｒｎａｌｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓ＆ＷａｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｊｕｎ．，２０２２

ＤＯＩ：１０．１１７０５／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７２－６４３Ｘ．２０２２．０３．２１

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３． Râ=eßW¶B)§û8V ÁLW‚)¶à， 3¬ {±P ６１７０００）

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8IBJK：ＴＶ３１２ LMNOP：Ａ LQRK：１６７２６４３Ｘ（２０２２）０３０１６３０６

ＶｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｓｐｏｎｓｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆａｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＩＧＡ－ＢＰＮＮ

３
１，２
３
１，２
１，２
ＣＨＥＮＪｉｎｑｕａｎ ，ＷＡＮＧＨａｉｊｕｎ ，ＬＩＵＪｕａｎｌｉ，ＬＩＵＴｏｎｇ，ＬＩＡＮＧＣｈａｏ
（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＨｙｄｒａｕｌｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄＳａｆｅｔｙ，ＴｉａｎｊｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３５０，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｉｖｉｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｉａｎｊｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３５０，Ｃｈｉｎａ；３．ＥｒｔａｎＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＰｌａｎｔ，
ＹａｌｏｎｇＲｉｖｅｒＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｐａｎｚｈｉｈｕａ６１７０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｃｈｉｅｖｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｏｐｅｒａｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ
ｐｌａｎｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅｖｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｈｅｃｏｕｐｌｉｎｇｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｒａｎｄｏｍ
ｎｅｓｓｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｓｐｏｎｓｅ ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ－ｂａｃｋ
ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＩＧＡ－ＢＰＮＮ）ｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｐｏｗｅｒｈｏｕｓｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆａｒｉｖｅｒｂｅｄｈｙ
ｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ ，ｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｗｅｉｇｈｔｖａｌｕｅｓａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｏｆＢＰＮＮａｒｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙＩＧＡ，ｗｈｉｃｈ
ｉｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｅｆｆｉｃｉｅｎｔｐａｒａｌｌｅｌｉｓｍａｎｄｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈ ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｖａｌｕｅｓ
ｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｖｉｂｒａｔｉｏｎｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔａｒｅｐｒｏｃｕｒｅｄｂｙｔｒａｉｎｉｎｇｔｈｅＢＰＮＮｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｅｐｒｏｔｏｔｙｐｅｏｂｓｅｒｖａ
ｔｉｏｎｅｘａｍｐｌｅｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｒｅｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｖｉｂｒａｔｉｏｎｄｉｓｐｌａｃｅｍｅｎｔｓａｔｔｈｅｍｅａｓ
ｕｒｅｍｅｎｔｐｏｉｎｔｓｄｏｅｓｎｏｔｅｘｃｅｅｄ１１％；ｔｈｅＩＧＡ－ＢＰＮＮｍｏｄｅｌｉｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｓｕｐｅｒｉｏｒｔｏｏｔｈｅｒｍｏｄｅｌｓｉｎ
ｔｅｒｍｓｏｆｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ，ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇｔｈａｔｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｅｆｆｅｃ
ｔｉｖｅａｎｄｆｅａｓｉｂｌｅ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｃａｎｐｒｏｖｉｄｅａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｏｔｈｅｒｔｙｐｅｓｏｆｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒ
ｐｌａｎｔｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｉｖｅｒｂｅｄｈｙｄｒｏｐｏｗｅｒｓｔａｔｉｏｎ；ｐｌａｎｔｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｓｐｏｎｓｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ｉｍｐｒｏｖｅｄｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ
（ＩＧＡ）；ｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＰＮＮ）；ｖｉｂｒａｔｉｏｎｒｅｓｐｏｎｓｅ
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