基于GEP的桩顶水平位移预测模型研究

摘要：

桩顶水平位移的变形监测是一项重要内容,针对传统预测方法存在的不足,本文采用基因表达式编程(GEP),利用Eclipse平台下的Java编程语言,建立了桩项水平位移预测模型.将灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型和基因表达式编程(GEP)这三种模型对桩顶水平位移的预测结果进行对比分析,得出基因表达式编程不仅能够提高桩顶水平位移的预测精度,而且其学习效率比灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型也有显著提高,从而证明基因表达式编程模型在桩顶水平位移预测方面具有可行性.

关键词：桩硕水平位移、GEP、GM(1,1)、BP神经网络

分类号：P209(一般性问题)

在线出版日期：2016-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：205-208