改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用

• 作者: 孙立功 苏兆仁 郭亚宇
• 来源期刊: 港工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 沉降预测 BP神经网络 遗传优化 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 46-50
• 分类号: TU433
• 字数: 4358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9592.2010.05.014

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙立功		34	87	5.0	7.0
2	郭亚宇		37	112	7.0	8.0
6	苏兆仁		2	6	1.0	2.0