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摘要:
根据有关水下隧道渗流涌水影响因素的研究成果及预测涌水量时选择影响因素的准则,确定了用于预测水下隧道涌水量的6个影响因子.分析了遗传算法与BP神经网络结合的可行性,并利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,从而建立了多影响因子的GA-BP神经网络预测模型,其收敛性能好、简单可行.通过比较GA-BP神经网络和经典BP神经网络模型的预测结果,验证了前者改良了后者的局限性并提高了预测精度.
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文献信息
篇名 基于GA-BP神经网络水下隧道涌水量预测及应用
来源期刊 路基工程 学科 交通运输
关键词 GA-BP神经网络 涌水量 水下隧道
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 论述
研究方向 页码范围 39-42
页数 4页 分类号 U453.6+1
字数 3283字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄涛 西南交通大学地球科学与环境工程学院 119 1136 15.0 29.0
2 蔡臣 西南交通大学地球科学与环境工程学院 7 20 3.0 4.0
3 李云祯 西南交通大学地球科学与环境工程学院 2 12 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
GA-BP神经网络
涌水量
水下隧道
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
路基工程
双月刊
1003-8825
51-1414/U
大16开
成都市金牛区通锦路16号
62-156
1983
chi
出版文献量(篇)
6726
总下载数(次)
9
总被引数(次)
24794
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