HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于 GA -ANN 算法的层状路基土参数预测模型

作者:潘秀艳层状地基bp神经网络遗传算法变形有效附加应力

摘要:将BP神经网络和遗传算法两种智能方法结合起来,建立起自适应遗传算法-BP神经网络系统。利用土工试验得到的不同土层物理力学参数汇总整理形成的试验数据作为样本值,对路基土层物理力学参数进行了预测,将预测结果和单独使用BP神经网络时的预测结果进行了对比分析。结果表明:当样本数据离散性小时,这两种预测方法均能取得理想的预测效果,自适应遗传算法-BP神经网络系统还具有有效防止“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,网络系统的预测优势能更好地体现出来。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

水利与建筑工程学报

《水利与建筑工程学报》(CN:61-1404/TV)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《水利与建筑工程学报》现为:RCCSE中国优秀学术期刊;中国优秀期刊(遴选)数据库收录期刊;万方数据-数字化期刊群全文上网期刊;CNKI中国期刊全文数据库(CJFD)全文收录期刊;中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)统计刊源期刊;中文科技期刊数据库(SWIC)收录期刊。《水利与建筑工程学报》先后荣获陕西省优秀科技期刊奖、《CAJ-CD规范》执行优秀期刊等荣誉。

杂志详情