一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型

摘要：

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型(GA-BP-MC),利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值,初步建立GA-BP神经网络预测模型,结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值,形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型.结合高铁桥墩沉降数据,分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比,结果表明,该预测模型精度最高.

关键词：马尔科夫链、遗传算法、BP神经网络、高铁桥墩、沉降预测

分类号：P258(专业测绘)

资助基金：国家自然科学基金41674005,41374011;东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金资助项目DLLJ201801

在线出版日期：2019-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：50-53,82