基于遗传优化神经网络的高速公路路基沉降量预测

• 作者: 刘进波 彭立顺 蔡润 郭安宁 郭志宇
• 来源期刊: 地震工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 BP神经网络 路基沉降量 优化 预测
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 岩土工程
• 页码范围: 124-130,207
• 页数: 8页
• 分类号: TP393|TU473.2
• 字数: 5238字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0844.2019.01.124

摘要

控制路基沉降是公路工程中的一个关键技术问题,而路基沉降与其影响因素之间存在着线性、非线性关系.当输入自变量较多时,用传统神经网络建模容易出现过拟合现象,导致网络模型预测精度较低.针对此问题,本文用遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化,同时讨论遗传参数的设定对输出结果的影响.通过对成南高速的实测数据进行仿真,试验结果表明:优化后的BP神经网络具有较高的预测精度,预测效果明显优于传统神经网络模型的输出结果,该预测方法可作为高速公路路基长期沉降预测的一种有效辅助手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭安宁		86	336	9.0	11.0
2	彭立顺		7	28	4.0	5.0
3	郭志宇		2	15	2.0	2.0
4	刘进波		4	123	3.0	4.0
5	蔡润		1	6	1.0	1.0