10.3969/j.issn.1004-9592.2010.05.014
改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用
针对传统BP神经网络存在的缺点,提出基于遗传优化的变梯度反向传播的BP神经网络预测方法,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权重,建立路基沉降预测模型.该模型可克服BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点.结合现场实测数据,将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统BP神经网络预测模型对比,结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜于广泛推广应用.
沉降预测、BP神经网络、遗传优化、遗传算法
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TU433(土力学、地基基础工程)
2011-01-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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