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基于广义遗传算法的路基沉降预测方法应用
被引量：
4
1
作者
卞志兵
高正夏
+1 位作者
杨爱婷
宗文亮
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2015年第4期468-471,共4页
根据路基沉降变形的非线性、不确定性特征,对比经典遗传算法特点,提出基于广义遗传算法的路基沉降预测方法。通过研究该方法以及实例计算,得知只要给出待求模型参数的取值范围,就可以搜索出全局最优参数值,从而推算得到路基的最终沉降...
根据路基沉降变形的非线性、不确定性特征,对比经典遗传算法特点,提出基于广义遗传算法的路基沉降预测方法。通过研究该方法以及实例计算,得知只要给出待求模型参数的取值范围,就可以搜索出全局最优参数值,从而推算得到路基的最终沉降量。通过与其它确定模型参数的方法进行对比,结果表明广义遗传算法在此方面具有较高的稳定性和可靠性。
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关键词
广义遗传算法
路基沉降
最终沉降量
沉降预测
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职称材料
基于时间序列ACO-BP神经网络在基坑变形预测中的应用研究
被引量：
4
2
作者
杨爱婷
高正夏
+1 位作者
卞志兵
宗文亮
《路基工程》
2015年第2期58-62,共5页
BP神经网络技术因其良好的非线性动力学特性、函数逼近能力、自组织和自适应能力,已广泛应用于基坑变形预测中。但实际应用过程中发现BP神经网络具有收敛速度慢、初始权阈值对计算结果影响较大,且易陷入局部最优等缺陷。采用引入具有启...
BP神经网络技术因其良好的非线性动力学特性、函数逼近能力、自组织和自适应能力,已广泛应用于基坑变形预测中。但实际应用过程中发现BP神经网络具有收敛速度慢、初始权阈值对计算结果影响较大,且易陷入局部最优等缺陷。采用引入具有启发式寻优、全局优化特点的蚁群算法优化BP神经网络,对基坑变形进行预测,并与BP神经网络进行比较。结果表明:ACO-BP神经网络模型预测基坑变形可行;预测精度高于BP模型,且结果稳定、速度较快、误差满足工程的要求。
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关键词
人工神经网络
时间序列
BP神经网络
蚁群算法
基坑变形
预测
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职称材料
题名
基于广义遗传算法的路基沉降预测方法应用
被引量：
4
1
作者
卞志兵
高正夏
杨爱婷
宗文亮
机构
河海大学地球科学与工程学院
出处
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2015年第4期468-471,共4页
文摘
根据路基沉降变形的非线性、不确定性特征,对比经典遗传算法特点,提出基于广义遗传算法的路基沉降预测方法。通过研究该方法以及实例计算,得知只要给出待求模型参数的取值范围,就可以搜索出全局最优参数值,从而推算得到路基的最终沉降量。通过与其它确定模型参数的方法进行对比,结果表明广义遗传算法在此方面具有较高的稳定性和可靠性。
关键词
广义遗传算法
路基沉降
最终沉降量
沉降预测
Keywords
generalized genetic algorithm,settlement of embankment,final settlement,settlement prediction
分类号
U416.1 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于时间序列ACO-BP神经网络在基坑变形预测中的应用研究
被引量：
4
2
作者
杨爱婷
高正夏
卞志兵
宗文亮
机构
河海大学地球科学与工程学院
出处
《路基工程》
2015年第2期58-62,共5页
文摘
BP神经网络技术因其良好的非线性动力学特性、函数逼近能力、自组织和自适应能力,已广泛应用于基坑变形预测中。但实际应用过程中发现BP神经网络具有收敛速度慢、初始权阈值对计算结果影响较大,且易陷入局部最优等缺陷。采用引入具有启发式寻优、全局优化特点的蚁群算法优化BP神经网络,对基坑变形进行预测,并与BP神经网络进行比较。结果表明:ACO-BP神经网络模型预测基坑变形可行;预测精度高于BP模型,且结果稳定、速度较快、误差满足工程的要求。
关键词
人工神经网络
时间序列
BP神经网络
蚁群算法
基坑变形
预测
Keywords
artificial neural network
time sequence
BP neural network
Ant Colony Optimization
foundation pit deformation
prediction
分类号
TV551 [水利工程—水利水电工程]
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作者
出处
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1
基于广义遗传算法的路基沉降预测方法应用
卞志兵
高正夏
杨爱婷
宗文亮
《江南大学学报（自然科学版）》
CAS
2015
4
在线阅读
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职称材料
2
基于时间序列ACO-BP神经网络在基坑变形预测中的应用研究
杨爱婷
高正夏
卞志兵
宗文亮
《路基工程》
2015
4
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