基于人工蜂群优化小波神经网络的隧道沉降预测

• 作者: 任涛 王斌 邓朋 陈柚州
• 来源期刊: 现代隧道技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 地铁隧道 沉降预测 人工蜂群 小波神经网络 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 56-61
• 页数: 6页
• 分类号: U456.3+1
• 字数: 3247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13807/j.cnki.mtt.2019.04.009

摘要

小波神经网络存在收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺陷,而人工蜂群算法收敛速度快且同时具有局部和全局搜索的能力.文章利用人工蜂群算法对小波神经网络进行优化,形成人工蜂群小波神经网络,并将其应用于地铁隧道沉降预测;并以深圳地铁10号线为例,将该模型的预测结果与BP神经网络、小波神经网络进行对比分析.结果表明,人工蜂群小波神经网络较其它两种模型的预测精度更高,预测结果更稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈柚州		11	15	2.0	3.0
2	王斌		7	17	2.0	4.0
3	任涛		5	11	2.0	3.0
4	邓朋		2	1	1.0	1.0