基于混沌遗传算法优化 GRNN 模型的珠三角高速公路软土路基沉降预测

• 作者: 周毅英 杨瑞芳
• 来源期刊: 公路工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 沉降预测 软土路基 神经网络 混沌遗传算法
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 质量管理
• 页码范围: 185-188
• 页数: 4页
• 分类号: U416.1
• 字数: 2782字
• 语种: 中文

摘要

路基沉降的预测对于对高速公路的建设维护具有重要意义。考虑到珠三角地区的软土基特性，建立了混沌遗传算法优化的 GRNN 预测模型，并将其应用到高速公路的软土基沉降的预测之中。以广珠高速公路选取的一段软地基为例，利用该模型进行沉降量的预测，通过与 GA －GRNN、BP、GM（1，1）等模型的预测能力的比较，证明了本文的预测模型的有效性和高精度，可以用来对软土基的沉降量进行良好的预测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨瑞芳		19	51	4.0	6.0
2	周毅英		3	19	3.0	3.0