一种改进的高铁桥沉降变形预报方法研究

• 作者: 林淼
• 来源期刊: 城市勘测
• 学科: 地球科学
• 关键词: BP神经网络 IPSO_BP 高铁桥 Asaoka 预报精度
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 测绘工程
• 页码范围: 135-138
• 页数: 4页
• 分类号: TU196|P209
• 字数: 3063字
• 语种: 中文

摘要

鉴于传统BP神经网络在高铁桥沉降变形预报中随机性强、收敛速度慢、易陷入局部极值等缺点,本文引入了顾及邻域粒子群影响的改进粒子群算法(IPSO)优化BP神经网络,建立IPSO_BP的高铁桥台沉降变形预报模型,组合模型的预报结果与高铁沉降变形评估方法—Asaoka进行比较,结果表明:基于改进的粒子群优化BP神经网络模型较高铁桥传统BP预报模型收敛速度更快,预报精度更高;预报评估结果与Asaoka方法预报的结果相符,证明了IPSO_BP模型的可靠性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林淼		2	3	1.0	1.0