遗传算法的灰色神经网络在基坑变形中的应用

• 作者: 胡圣武
• 来源期刊: 测绘科学
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 灰色系统 BP神经网络 Matlab 基坑变形 变形值 预测值
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 91-94,100
• 页数: 5页
• 分类号: TU753
• 字数: 2488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.03.015

摘要

针对基坑施工安全和能够快速地发现基坑变形的问题,该文提出用遗传算法的灰色神经网络对基坑沉降观测数据进行处理,并预测变形大小.实例数据表明,通过预测变形值与实际变形值进行比较,可知遗传算法的灰色神经网络模型的收敛速度较快,训练时间较短,预测精度较高,能满足工程精度的要求.通过与GM(1,1),BP神经网络模型和灰色系统和神经网络的组合模型进行比较,本模型是最优的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡圣武	河南理工大学测绘与国土信息工程学院	89	658	14.0	20.0