进化BP神经网络的围岩位移预测

• 作者: 卢义玉 夏彬伟 康勇 李晓红 王心飞
• 来源期刊: 重庆大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 十进制 遗传算法 进化BP神经网络 围岩位移预测
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 环境·生物·化工
• 页码范围: 83-87
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3595字
• 语种: 中文

摘要

利用遗传算法,在BP神经网络模型的基础上, 从连接权、网络结构和学习参数等三方面进行了进化,得到了进化BP神经网络模型,并在VC++6.0平台的基础上自主开发了遗传算法进化BP神经网络预测系统,且采用十进制编码.将该系统运用于通渝隧道围岩预测中,其预测结果表明,进化的BP神经网络模型在训练时的迭代次数比未进化的BP神经网络模型下降了约9倍,提高了运算的效率,其预测结果也较准确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓红	重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室	205	4218	38.0	55.0
2	卢义玉	重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室	144	1755	21.0	32.0
3	夏彬伟	重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室	47	589	15.0	22.0
4	康勇	重庆大学西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室	50	801	18.0	25.0
5	王心飞		5	59	3.0	5.0