基于遗传算法的BP神经网络在桥梁安全评估中的应用

• 作者: 刘世忠 刘永健 周旷 程高
• 来源期刊: 世界桥梁
• 学科: 交通运输
• 关键词: 桥梁工程 安全评估 遗传算法 BP神经网络 应用
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 旧桥诊治
• 页码范围: 83-86
• 分类号: U447
• 字数: 2732字
• 语种: 中文

摘要

为对桥梁的安全性进行科学准确的评估,基于遗传算法与BP神经网络提出了一种新的桥梁安全评估方法.该算法采用遗传算法和误差反向传播算法(BP)相结合的混合算法来训练前馈神经网络,即先用遗传算法进行全局训练,再用BP算法进行局部精确训练,既克服了传统BP网络训练时间长,易陷入局部极值的缺点,又提高了全局收敛的效率.采用该算法对一座悬索桥——宜昌长江大桥的安全性进行评估,并与专家评估结果进行对比分析.结果证明,该算法收敛速度快,预测精度高,为桥梁的安全评估提供了一种新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘永健	长安大学桥梁与隧道陕西省重点实验室	156	2310	25.0	41.0
2	程高	长安大学桥梁与隧道陕西省重点实验室	17	215	10.0	14.0
3	刘世忠	长安大学桥梁与隧道陕西省重点实验室	22	92	5.0	9.0
5	周旷	西北工业大学应用数学系	5	32	4.0	5.0