基于人工蜂群优化小波神经网络的隧道沉降预测

摘要：

小波神经网络存在收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺陷,而人工蜂群算法收敛速度快且同时具有局部和全局搜索的能力.文章利用人工蜂群算法对小波神经网络进行优化,形成人工蜂群小波神经网络,并将其应用于地铁隧道沉降预测;并以深圳地铁10号线为例,将该模型的预测结果与BP神经网络、小波神经网络进行对比分析.结果表明,人工蜂群小波神经网络较其它两种模型的预测精度更高,预测结果更稳定.

关键词：地铁隧道、沉降预测、人工蜂群、小波神经网络、BP神经网络

所属期刊栏目：56

分类号：U456.3+1(隧道工程)

资助基金：中铁科学研究院有限公司青年基金资助项目2015-KJ021-Z021-02

在线出版日期：2019-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：56-61