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基于遗传算法优化BP神经网络的板栗蒸腾量预测模型
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作者 徐佳莹 宁璐 《南方农机》 2025年第14期5-8,20,共5页
【目的】准确估算作物蒸发蒸腾量并采用智能控制技术对灌溉量进行控制,减少作物生育期的水分消耗,提高作物水分利用率,发展节水农业。【方法】以北京农学院智能温室内盆栽板栗为研究对象,以光照强度、环境温度、环境湿度、环境内CO_(2)... 【目的】准确估算作物蒸发蒸腾量并采用智能控制技术对灌溉量进行控制,减少作物生育期的水分消耗,提高作物水分利用率,发展节水农业。【方法】以北京农学院智能温室内盆栽板栗为研究对象,以光照强度、环境温度、环境湿度、环境内CO_(2)含量、叶室内CO_(2)含量以及土壤含水量为主要测定影响因素,建立了一种基于遗传算法优化BP神经网络的板栗蒸腾量预测模型。并通过设立正常浇水组和抗旱少水组两个处理组,利用BP神经网络与遗传算法优化BP神经网络对测试数据进行建模,对比两种算法的仿真时间和预测误差。【结果】正常浇水组优化后的建模仿真时间减少了4.937 55 s,抗旱少水组优化后的建模仿真时间减少了6.124 97 s;正常浇水组优化后的误差值降低了0.737 9,抗旱少水组优化后的误差值降低了1.572 5,说明遗传算法优化BP神经网络预测模型的综合预测结果更优。【结论】遗传算法优化BP神经网络预测模型有效修正了传统BP神经网络预测过程中存在的弊端,能够更好地展现板栗蒸腾量的非线性特性。本研究可为植株蒸腾量估算和实际需水量计算提供新思路和方法,对植株实现智能化控制具有重要的理论意义和实用价值。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 蒸腾量预测
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小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别 被引量:2
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作者 韩东颖 田伟 +1 位作者 黄岩 朱国庆 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-44,共6页
井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构... 井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。 展开更多
关键词 井架钢结构 损伤 小波包 遗传算法 优化bp神经网络
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基于遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测 被引量:6
3
作者 朱文邦 郑秀梅 +2 位作者 杨增增 张大利 吕志栓 《混凝土》 CAS 北大核心 2024年第5期48-51,56,共5页
沙漠砂混凝土在工程建设中应用前需要做大量的试验进行验证,不仅会影响建设周期,还会消耗大量的建筑材料。针对沙漠砂混凝土强度受多种影响因素耦合作用,传统预测模型存在一定缺陷,借助全局搜索能力较强的遗传算法改进神经网络,输入层... 沙漠砂混凝土在工程建设中应用前需要做大量的试验进行验证,不仅会影响建设周期,还会消耗大量的建筑材料。针对沙漠砂混凝土强度受多种影响因素耦合作用,传统预测模型存在一定缺陷,借助全局搜索能力较强的遗传算法改进神经网络,输入层参数为水胶比、砂率、沙漠砂替代率、粉煤灰掺量、减水剂用量,建立遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测模型。并通过实例验证,将BP神经网络预测的沙漠砂混凝土强度与遗传算法优化BP神经网络预测结果进行对比。结果表明:基于遗传算法优化BP神经网络的沙漠砂混凝土强度预测模型具有较好的操作性和预测精度,为提高沙漠砂混凝土强度预测精度开拓新的途径。 展开更多
关键词 沙漠砂混凝土 强度预测 遗传算法 bp神经网络
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结合遗传算法优化BP神经网络的结构和参数 被引量:64
4
作者 田旭光 宋彤 刘宇新 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2004年第6期69-71,共3页
本文提出了一种改进的遗传算法 ,并用其实现BP神经网络的拓扑结构和参数的优化。改进的遗传算法采用了一种新的编码方式 ,并对遗传操作进行了改进。仿真试验的结果表明 。
关键词 遗传算法 bp神经网络 结构优化 交叉率 变异率 编码方法
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基于遗传算法优化BP神经网络的地层破裂压力预测方法 被引量:18
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作者 李昌盛 宋海 +2 位作者 肖莉 杨传书 徐术国 《西安石油大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2015年第5期75-79,10,共5页
针对地层破裂压力现有预测方法适用性差、误差较大等问题,提出了遗传算法优化BP神经网络(GABP)预测地层破裂压力的方法。分析了地层破裂压力的影响因素;以地层深度、地层孔隙压力当量密度和岩石密度为输入变量,以地层破裂压力当量密度... 针对地层破裂压力现有预测方法适用性差、误差较大等问题,提出了遗传算法优化BP神经网络(GABP)预测地层破裂压力的方法。分析了地层破裂压力的影响因素;以地层深度、地层孔隙压力当量密度和岩石密度为输入变量,以地层破裂压力当量密度为输出变量,建立了GABP预测地层破裂压力模型,并利用塔里木盆地YB1井的数据进行神经网络学习和结果验证。GABP模型的预测结果误差约3.5%,精度远高于Eaton法。该方法不受地质构造条件影响,且具有精度高、计算速度快等特点。 展开更多
关键词 地层破裂压力 预测模型 bp神经网络 遗传算法
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遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测 被引量:71
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作者 李松 罗勇 张铭锐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期52-55,共4页
为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求... 为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。 展开更多
关键词 混沌理论 预测 反向传播(bp)神经网络 遗传算法
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遗传算法优化BP神经网络在大坝扬压力预测中的应用 被引量:32
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作者 仲云飞 梅一韬 +1 位作者 吴邦彬 陈端 《水电能源科学》 北大核心 2012年第6期98-101,共4页
针对BP神经网络的局部极小和收敛慢等问题,提出了利用遗传算法的选择、交叉和变异操作优化BP神经网络的权值和阈值,将优化后的BP神经网络用于预测大坝扬压力。通过实例应用,将遗传算法优化的BP神经网络与逐步回归、BP神经网络预测相对比... 针对BP神经网络的局部极小和收敛慢等问题,提出了利用遗传算法的选择、交叉和变异操作优化BP神经网络的权值和阈值,将优化后的BP神经网络用于预测大坝扬压力。通过实例应用,将遗传算法优化的BP神经网络与逐步回归、BP神经网络预测相对比,结果表明遗传算法优化的BP神经网络收敛快且预测结果精度高。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 逐步回归 扬压力 预测
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基于遗传算法优化BP神经网络的瓦斯浓度预测研究 被引量:48
8
作者 刘奕君 赵强 郝文利 《矿业安全与环保》 北大核心 2015年第2期56-60,共5页
为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA—BP混合算法模型预测瓦斯浓度。... 为了提高瓦斯浓度预测的精度和稳定性,提出了将遗传算法(GA)与BP神经网络结合的预测方法。利用BP神经网络能以任意精度逼近非线性函数的优点,结合遗传算法的全局搜索能力,优化神经网络权值和阈值,建立GA—BP混合算法模型预测瓦斯浓度。实验结果表明,GA—BP算法与BP神经网络相比,具有较高的预测精度和较强的稳定性。 展开更多
关键词 瓦斯浓度 bp神经网络 遗传算法 预测
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基于粗糙集和改进遗传算法优化BP神经网络的算法研究 被引量:28
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作者 李伟 何鹏举 +1 位作者 杨恒 陈明 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期601-606,共6页
针对BP神经网络结构由于特征维数增多变得复杂,以及网络易陷入局部极值点,提出了粗糙集和改进遗传算法结合共同优化神经网络的方法。首先利用粗糙集对样本空间进行属性约简,降低特征维数,进而简化BP神经网络的结构;然后训练过程中先用... 针对BP神经网络结构由于特征维数增多变得复杂,以及网络易陷入局部极值点,提出了粗糙集和改进遗传算法结合共同优化神经网络的方法。首先利用粗糙集对样本空间进行属性约简,降低特征维数,进而简化BP神经网络的结构;然后训练过程中先用改进的遗传算法全局搜索网络的权值和阀值,再使用BP算法局部搜索细化,避免网络过早收敛。试验分析证明优化后BP神经网络比传统BP网络的预测精度得到了极大提高,泛化能力得到了增强,说明了该方法的可行性、有效性。 展开更多
关键词 bp神经网络 粗糙集 遗传算法 属性约简 局部极值 权值和阀值
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基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型 被引量:17
10
作者 田亮 罗宇 王阳 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1690-1696,1701,共8页
建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝... 建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出,优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力. 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 焊缝尺寸 优化算法
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基于遗传算法优化BP神经网络的短期发电量预测 被引量:6
11
作者 郭文强 师帅 +3 位作者 张筱 李可可 佘金龙 高文强 《陕西科技大学学报》 CAS 2017年第4期159-163,178,共6页
针对传统神经网络的网络初始权值和阈值随机给出,训练结果易陷入局部极小值的问题,本文提出一种采用遗传算法(GA)对BP网络的初始权值和初始阈值进行优化的方法.通过模拟生物进化中的自然选择和遗传机理,首先将网络的初始权值和初始阈值... 针对传统神经网络的网络初始权值和阈值随机给出,训练结果易陷入局部极小值的问题,本文提出一种采用遗传算法(GA)对BP网络的初始权值和初始阈值进行优化的方法.通过模拟生物进化中的自然选择和遗传机理,首先将网络的初始权值和初始阈值表示为染色体基因编码,再利用遗传算子进行组合交叉、变异、选择,产生出新的染色体来完成初始参数优化,形成初始权值和初始阈值,最后经BP网络训练得到最终权值和阈值,建立用于短期发电量预测的网络.实验结果表明,与传统BP神经网络预测方法相比,该预测方法精度更高,为短期电量预测提供了一种新途径. 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 优化 短期发电量预测
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改进遗传算法优化BP神经网络的旅游景区日客流量预测 被引量:28
12
作者 宋国峰 梁昌勇 +1 位作者 梁焱 赵树平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第9期2136-2141,共6页
为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的预测方法.通过设计多层阶梯结构染色体,改进编码方式、适应度函数和遗传算子,引入自适应交叉、变异概率,实现对BP神经网络网络结构和初始网络权重的... 为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的预测方法.通过设计多层阶梯结构染色体,改进编码方式、适应度函数和遗传算子,引入自适应交叉、变异概率,实现对BP神经网络网络结构和初始网络权重的同步全局优化,提高BP神经网络预测模型的非线性学习和泛化能力.将该预测方法应用到黄山风景区日客流量实际预测中进行有效性验证,结果表明该方法对旅游景区日客流量具有更好的非线性拟合能力和预测准确性. 展开更多
关键词 景区日客流量预测 bp神经网络 遗传算法 多层阶梯结构染色体
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t分布受控遗传算法优化BP神经网络的PM_(2.5)质量浓度预测 被引量:7
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作者 荆涛 李霖 +3 位作者 于文柱 王玉娟 郑永杰 田景芝 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期100-105,共6页
根据齐齐哈尔大学监测点2014年3—5月PM2.5质量浓度及其对应的每小时的气象因素、气体污染物浓度,建立基于t分布受控遗传算法的BP神经网络模型(BPM-TCG),对PM2.5质量浓度进行模拟预测。并将其与BP神经网络模型、遗传算法优化BP神经网络... 根据齐齐哈尔大学监测点2014年3—5月PM2.5质量浓度及其对应的每小时的气象因素、气体污染物浓度,建立基于t分布受控遗传算法的BP神经网络模型(BPM-TCG),对PM2.5质量浓度进行模拟预测。并将其与BP神经网络模型、遗传算法优化BP神经网络模型(BP-GA)进行对比分析。3种模型预测结果表明:BPM-TCG模型预测精度最高,泛化能力最好。BPM-TCG模型对PM2.5质量浓度的准确预测为预防和控制PM2.5提供依据。 展开更多
关键词 T分布 受控衰减 遗传算法 bp神经网络 PM2.5 预测模型
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差分遗传算法优化BP神经网络的双目相机标定 被引量:12
14
作者 张峰峰 陈龙 +2 位作者 薛保珊 闫晓剑 孙立宁 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期928-935,共8页
针对传统双目相机标定的方法存在计算量大、标定过程复杂等问题,本文提出了一种利用差分遗传算法优化BP神经网络来完成双目相机标定的方法。利用能量生长和光线扫描匹配算法完成同名角点的检测、匹配以及像素坐标的提取;对遗传算法的选... 针对传统双目相机标定的方法存在计算量大、标定过程复杂等问题,本文提出了一种利用差分遗传算法优化BP神经网络来完成双目相机标定的方法。利用能量生长和光线扫描匹配算法完成同名角点的检测、匹配以及像素坐标的提取;对遗传算法的选择和交叉算子进行改进,同时利用差分算法对遗传算法的变异算子进行改进;利用差分遗传算法来优化BP神经网络进行双目相机标定。实验结果表明:基于本文提出的方法的双目相机的标定的误差的均方根为0.038 mm,传统的基于Opencv和Matlab标定的方法的标定误差的均方根分别为0.155 mm和0.417 mm。相比而言,其标定精度分别提高了75%和90%。与此同时,采用本文提出的方法对双目相机进行标定时需要花费的平均时间为26.3 s。差分遗传算法优化后的BP网络在双目相机标定过程中简化了标定流程并取得较好的效果,满足双目相机标定的要求。 展开更多
关键词 差分遗传算法 相机标定 bp神经网络 角点检测 角点匹配 能量生长 光线扫描 优化
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基于遗传算法优化BP神经网络的垃圾焚烧炉结渣预测模型 被引量:10
15
作者 姜娟 马晓茜 余昭胜 《可再生能源》 CAS 北大核心 2010年第4期80-84,共5页
利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了垃圾焚烧炉对流受热面积灰结渣BP网络预测诊断模型。将建立起的BP网络模型应用于某焚烧处理生活垃圾量520t/d的发电厂机组,经过训练后的BP网络模型对检验样本的焓差进行仿真预测,优... 利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立了垃圾焚烧炉对流受热面积灰结渣BP网络预测诊断模型。将建立起的BP网络模型应用于某焚烧处理生活垃圾量520t/d的发电厂机组,经过训练后的BP网络模型对检验样本的焓差进行仿真预测,优化前的平均相对误差为2.579%,优化后的平均相对误差为0.426%,表明经遗传算法优化后的BP神经网络更能准确地预测锅炉对流受热面的结渣状况,从而为优化吹灰提供指导,具有重要的实用价值。 展开更多
关键词 bp网络模型 遗传算法 优化 垃圾焚烧炉 结渣
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基于遗传算法优化BP神经网络的磨削力预测 被引量:10
16
作者 刘学士 肖旭 戴勇 《机械设计与制造》 北大核心 2013年第1期227-229,共3页
为了克服传统BP神经网络的学习速率慢、容易陷入局部极小点等缺点,采用遗传算法对BP神经网络的初值空间进行遗传优化。用遗传算法来优化BP神经网络的权重和阈值,得到最佳的初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法沿负梯度方向搜索进行网络... 为了克服传统BP神经网络的学习速率慢、容易陷入局部极小点等缺点,采用遗传算法对BP神经网络的初值空间进行遗传优化。用遗传算法来优化BP神经网络的权重和阈值,得到最佳的初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法沿负梯度方向搜索进行网络学习的方法对磨削力进行预测。根据磨削力实验数据对网络进行训练,仿真结果表明该模型可以精确的描述砂轮速度、工件速度、磨削深度对磨削力的影响,并可以用有限的实验数据得出整个工作范围内磨削力的预测值。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 磨削力
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基于遗传算法优化BP神经网络的供暖系统热负荷预测模型 被引量:16
17
作者 张经博 郭凌 +1 位作者 王朝霞 刘凌 《四川兵工学报》 CAS 2014年第4期152-156,共5页
针对供暖系统热负荷短期预测问题,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络(back propagation neural network)的初始权值和网络结构进行优化,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法。该方法克服了一般BP网络初始权... 针对供暖系统热负荷短期预测问题,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络(back propagation neural network)的初始权值和网络结构进行优化,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法。该方法克服了一般BP网络初始权值的随机性和网络结构训练过程中的所带来的网络震荡,以及一般BP网络容易陷入局部极小等问题。同时结合一般BP神经网络方法进行仿真实验和分析比较,结果表明:该方法具有全局寻优能力,预测精度高,绝对和相对误差较小,收敛速度快,能够有效针对供暖系统热负荷进行短期预测。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 供暖系统 热负荷 预测
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基于遗传算法优化BP神经网络方法的旋转磨料射流开窗预测 被引量:4
18
作者 周爱照 李罗鹏 +2 位作者 仲冠宇 杨焕强 陈飞 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第27期202-206,共5页
旋转磨料射流井下套管开窗施工中,开窗直径与开窗深度是最为关键的两个参数。在实际施工过程中,难以对井下套管的开窗过程进行实时监测,因此,需要进一步研究其预测技术,以保证能够开出需要的窗口。由于影响开窗直径与开窗深度的因素很多... 旋转磨料射流井下套管开窗施工中,开窗直径与开窗深度是最为关键的两个参数。在实际施工过程中,难以对井下套管的开窗过程进行实时监测,因此,需要进一步研究其预测技术,以保证能够开出需要的窗口。由于影响开窗直径与开窗深度的因素很多,很难用传统的数学建模方法进行预测。对此,提出了一种利用BP神经网络预测旋转磨料射流开窗直径与开窗深度的新方法,并用遗传算法进行优化,以得到最优的隐层学习率和输出层学习率,从而提高BP神经网络预测磨料射流井下套管开窗直径及开窗深度的准确性。利用部分实验数据对该方法的可靠性进行了验证。通过对比预测值与实验值发现,该方法的预测精度完全满足工程要求,为现场应用提供了理论支撑。 展开更多
关键词 开窗直径 开窗深度 遗传算法 bp 神经网络 预测
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量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测 被引量:41
19
作者 张立仿 张喜平 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期114-119,共6页
为了提高网络流量的预测精度,提出了一种改进的多种群量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型。在确定了神经网络的结构后,采用多种群量子遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。该模型利用K均值聚类算法将种群划分成... 为了提高网络流量的预测精度,提出了一种改进的多种群量子遗传算法优化BP神经网络的网络流量预测模型。在确定了神经网络的结构后,采用多种群量子遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。该模型利用K均值聚类算法将种群划分成若干子种群,多个子种群分别进化以保持种群的多样性。子种群间通过移民操作进行信息交互,减小了算法陷入局部最优的概率。同时采用一种自适应的量子旋转门调整策略加快算法的收敛速度。仿真结果表明,相较传统方法,该模型在网络流量预测方面具有收敛速度快、预测精度高的优点。 展开更多
关键词 网络流量预测 量子遗传算法 bp神经网络 移民操作 K均值聚类算法
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基于遗传算法优化BP神经网络的面板堆石坝变形预测 被引量:5
20
作者 董霄峰 王海军 杨敏 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2012年第12期22-25,共4页
结合实测数据建立了面板堆石坝坝体变形量的BP神经网络预测模型,并引入遗传算法对其进行优化,结果表明经遗传算法优化后的模型预测结果要优于未优化模型的预测结果,优化模型具有更高的预测精度和更强的预测能力。基于某在建工程实例验... 结合实测数据建立了面板堆石坝坝体变形量的BP神经网络预测模型,并引入遗传算法对其进行优化,结果表明经遗传算法优化后的模型预测结果要优于未优化模型的预测结果,优化模型具有更高的预测精度和更强的预测能力。基于某在建工程实例验证了本方法的可行性与实效性,预测结果不仅满足工程安全要求,而且具有较好的可信度和工程参考价值。在上述优化预测模型基础上,实现了引入施工沉降作为输入量对面板挠度进行精确预测,证明了应用这种方法进行面板挠度预测的合理性和优越性。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 面板堆石坝 变形量预测 施工沉降 面板挠度
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