一种基于GA—ANN算法的层状土参数预测模型

摘要：

结合BP神经网络和遗传算法，建立起自适应遗传算法BP神经网络系统．以不同土层大量物理力学参数汇总整理形成的试验数据作为样本值，应用该系统对地基土层物理力学参数进行了预测，并将预测结果和BP神经网络的预测结果进行对比分析．结果表明：当样本数据离散性小时，两种方法均能取得理想的预测效果，而且所建立的系统还能有效防止“过训练”和提高网络自身的泛化能力；当样本规模大，且样本数据具有一定的离散性时，该网络系统的预测优势能更好地体现出来．

关键词：层状地基、BP神经网络、遗传算法、变形、有效附加应力

所属期刊栏目：33

分类号：TU740(建筑施工)

资助基金：基金项目:国家自然科学基金重大计划培育项目90915005

在线出版日期：2012-12-21（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：1645-1648,1653