基于 GA -ANN 算法的层状路基土参数预测模型

• 作者: 潘秀艳
• 来源期刊: 水利与建筑工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 层状地基 BP神经网络 遗传算法 变形 有效附加应力
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 分类号: TU740
• 字数: 4057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1144.2014.01.008

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘秀艳		9	34	4.0	5.0