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Parameters optimization for exponentially weighted moving average control chart using generalized regression neural network
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作者 梁宗保 《Journal of Chongqing University》 CAS 2006年第3期131-136,共6页
As a useful alternative of Shewhart control chart, exponentially weighted moving average (EWMA) control chat has been applied widely to quality control, process monitoring, forecast, etc. In this paper, a method was... As a useful alternative of Shewhart control chart, exponentially weighted moving average (EWMA) control chat has been applied widely to quality control, process monitoring, forecast, etc. In this paper, a method was introduced for optimal design of EWMA and multivariate EWMA (MEWMA) control charts, in which the optimal parameter pair ( λ, k) or ( λ, h ) was searched by using the generalized regression neural network (GRNN). The results indicate that the optimal parameter pair can be obtained effectively by the proposed strategy for a given in-control average running length (ARLo) and shift to detect under any conditions, removing the drawback of incompleteness existing in the tables that had been reported. 展开更多
关键词 parameter optimization exponentially weighted moving average control chart generalized regression neural network
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基于FFA-GRNN模型的土石坝溃坝洪峰流量预测
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作者 严新军 王雪虎 +3 位作者 赵蕊婷 庄培源 王红徐 马俊玲 《长江科学院院报》 北大核心 2025年第3期99-106,共8页
为提高溃坝洪峰流量预测精度,提出了一种基于GRNN的预测模型,结合耳廓狐优化算法FFA进行超参数优化,实现对溃坝洪峰流量的预测。以国内外堤坝溃决数据库为基础,用溃口底部以上库容、溃口底部以上水深和溃口深度3种因子作为输入变量,构建... 为提高溃坝洪峰流量预测精度,提出了一种基于GRNN的预测模型,结合耳廓狐优化算法FFA进行超参数优化,实现对溃坝洪峰流量的预测。以国内外堤坝溃决数据库为基础,用溃口底部以上库容、溃口底部以上水深和溃口深度3种因子作为输入变量,构建FFA-GRNN溃坝洪峰流量预测模型。为验证模型在溃坝洪峰流量预测精确度和拟合度,与其他4种智能算法进行对比。结果表明:提出的FFA-GRNN模型相较于其他模型具有更低的RMSE、MAE和更高的拟合度R^(2),证明所建模型在整体上具有更好的计算精度与拟合效果。通过分析模型在溃坝洪峰流量预测中的适用性,可为溃坝分析提供技术支撑。 展开更多
关键词 溃坝 洪峰流量 土石坝 耳廓狐算法 广义回归神经网络
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隔振器橡胶材料本构模型参数获取及冲击性能仿真
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作者 王遥遥 罗竹辉 +3 位作者 汪涵 周熙盛 王虎 陈诗璐 《振动与冲击》 北大核心 2025年第6期130-136,共7页
由于橡胶隔振器样件制备和冲击性能测试周期长、费用高,需要在样件制备前进行仿真分析以评估结构和材料设计或选型的可行性。参照隔振器跌落式冲击测试方法,在LS-DYNA软件中建立隔振器冲击性能仿真分析有限元模型,选择Mooney-Rivlin-Max... 由于橡胶隔振器样件制备和冲击性能测试周期长、费用高,需要在样件制备前进行仿真分析以评估结构和材料设计或选型的可行性。参照隔振器跌落式冲击测试方法,在LS-DYNA软件中建立隔振器冲击性能仿真分析有限元模型,选择Mooney-Rivlin-Maxwell模型作为橡胶黏超弹性本构模型。为了获取冲击工况下橡胶材料的本构模型参数,将隔振器用橡胶材料制成球体,开展橡胶球体与钢板冲击试验与有限元仿真分析。建立广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN),使用优化后的GRNN模型和试验数据对橡胶材料本构模型参数进行预测。开展橡胶隔振器冲击仿真分析计算,仿真计算与测试结果较为接近,建立的有限元仿真分析模型可以用来评估隔振器的冲击性能,为开展橡胶隔振器冲击性能仿真分析和冲击工况下橡胶材料本构模型参数的获取提供一种参考的方法。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 有限元法 本构模型 黏超弹性 橡胶隔振器 冲击特性
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黑河流域讨赖河段水质参数及强相关因子特征研究
4
作者 许新华 《水电能源科学》 北大核心 2025年第4期74-79,共6页
黑河为西北地区重要的内陆河,其年际复杂的水质特征影响水资源高效利用。为确定黑河流域讨赖河段水质参数与强相关因子的关系,基于黑河流域讨赖河段2016~2021年逐月水质监测数据,采用相关性分析研究该河段水质参数强相关因子的年际变化... 黑河为西北地区重要的内陆河,其年际复杂的水质特征影响水资源高效利用。为确定黑河流域讨赖河段水质参数与强相关因子的关系,基于黑河流域讨赖河段2016~2021年逐月水质监测数据,采用相关性分析研究该河段水质参数强相关因子的年际变化规律,并基于强相关因子,利用广义回归神经网络模型(GRNN)对水质参数及其强相关因子进行预测分析,探索黑河流域讨赖河段水质参数及强相关因子特征。结果表明,气温与水温、总碱度与重碳酸盐、电导率与矿化度等为讨赖河段特征鲜明的水质参数及其强相关特征因子;水质参数中电导率、重碳酸盐、总碱度预测模型R2>0.85,即少样本情况下,通过强相关因子反演对应水质参数效果较好。研究结果阐明了讨赖河流域水质参数时间变化主要特征及影响机理,为流域水环境精细化管理与精准保护提供了科学依据。 展开更多
关键词 黑河流域 水质参数 强相关因子 广义回归神经网络模型 预测模型
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Term Structure of Interest Rates Based on Artificial Neural Network
5
作者 姜德峰 杜子平 《Journal of Southwest Jiaotong University(English Edition)》 2007年第4期338-343,共6页
In light of the nonlinear approaching capability of artificial neural networks ( ANN), the term structure of interest rates is predicted using The generalized regression neural network (GRNN) and back propagation ... In light of the nonlinear approaching capability of artificial neural networks ( ANN), the term structure of interest rates is predicted using The generalized regression neural network (GRNN) and back propagation (BP) neural networks models. The prediction performance is measured with US interest rate data. Then, RBF and BP models are compared with Vasicek's model and Cox-Ingersoll-Ross (CIR) model. The comparison reveals that neural network models outperform Vasicek's model and CIR model, which are more precise and closer to the real market situation. 展开更多
关键词 neural network Interest rate Term structure generalized regression neural network
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一种基于智能算法的GNSS高程拟合方法 被引量:1
6
作者 王朝 王志文 《港口航道与近海工程》 2024年第3期86-90,共5页
广义回归神经网络(GRNN)是一种新型的前馈神经网络模型,具有训练次数少、耗时短、非线性参数的预报能力较强等优点。但GRNN唯一的调节参数SPREAD不能自动获取限制其进一步的应用。针对该缺陷,本文采用果蝇优化算法(FOA)与GRNN相结合构建... 广义回归神经网络(GRNN)是一种新型的前馈神经网络模型,具有训练次数少、耗时短、非线性参数的预报能力较强等优点。但GRNN唯一的调节参数SPREAD不能自动获取限制其进一步的应用。针对该缺陷,本文采用果蝇优化算法(FOA)与GRNN相结合构建FOAGRNN模型对GRNN进行优化,自动获取调节参数的值。为了检验FOAGRNN模型的GNSS高程拟合精度,进行了实验分析。实验结果证明了FOAGRNN模型的GNSS高程拟合精度可达6mm。为进一步检验FOAGRNN模型的优越性,采用与平面拟合模型、二次曲面拟合模型进行对比。实验结果表示FOAGRNN模型的拟合精度要优于平面拟合模型和二次曲面拟合模型,证明了FOAGRNN模型在数据样本较少的情况下,其GNSS高程拟合精度仍然可以达到较高精度。 展开更多
关键词 果蝇优化算法(FOA) 广义回归神经网络(GRNN) GNSS高程拟合
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基于混合集成学习模型的测井曲线生成方法 被引量:1
7
作者 王宵宇 廖广志 +3 位作者 肖立志 黄文松 孔祥文 赵子斌 《测井技术》 CAS 2024年第4期416-427,共12页
测井曲线在储集层评价和油气资源评估中具有十分重要的作用,但是实际应用中经常出现部分测井曲线缺失的情况,而重新测井的成本高昂且实现困难。为了在不增加经济成本的基础上补充缺失的测井曲线,提出了一种基于混合集成学习模型的测井... 测井曲线在储集层评价和油气资源评估中具有十分重要的作用,但是实际应用中经常出现部分测井曲线缺失的情况,而重新测井的成本高昂且实现困难。为了在不增加经济成本的基础上补充缺失的测井曲线,提出了一种基于混合集成学习模型的测井曲线生成方法,以高效智能的方式补全缺失的测井曲线。混合集成学习模型结合了随机森林模型和极限梯度提升模型的结构优势,深度挖掘测井数据之间的非线性映射关系,实现了对测井曲线的精准生成。将混合集成学习模型应用于实际测井数据,并将其生成结果与全连接神经网络模型和多元线性回归模型的生成结果进行对比分析,实验结果表明混合集成学习模型合成的人工测井曲线精度更高,说明了混合集成学习模型适用于生成测井曲线,为人工测井曲线合成提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 测井曲线 曲线生成 多元线性回归 全连接神经网络 混合集成学习
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基于PSO-GRNN的含钛高炉渣活化焙烧浸出成分预测模型 被引量:1
8
作者 张宁 何茂琪 方文 《中国矿业》 北大核心 2024年第S01期453-459,468,共8页
活化焙烧是一种回收利用含钛高炉渣中钛资源的新方法。为通过反应条件快速获得回收渣中成分含量,建立了基于粒子群优化的广义回归神经网络(PSO-GRNN)预测模型。借助斯皮尔曼(Spearman)相关性分析筛选特征变量作为模型输入,利用PSO优化G... 活化焙烧是一种回收利用含钛高炉渣中钛资源的新方法。为通过反应条件快速获得回收渣中成分含量,建立了基于粒子群优化的广义回归神经网络(PSO-GRNN)预测模型。借助斯皮尔曼(Spearman)相关性分析筛选特征变量作为模型输入,利用PSO优化GRNN神经网络的权重与节点阈值,通过与偏最小二乘回归(PLS)、随机森林(RF)以及支持向量回归(SVR)算法的对比,确定了提出模型的优势。研究结果表明,PSO-GRNN具有最小的RMSE和最大的R2,表明在该数据集上所设计的PSO-GRNN有最佳的模型性能,可以为后续实验或工业应用提供一定的指导。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 粒子群优化 回归模型 含钛高炉渣 活化焙烧
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基于PSO-GRNN的大跨桥梁有限元模型修正方法
9
作者 周红利 周广东 +1 位作者 刘凯凯 奚佳欢 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1489-1495,共7页
为了对大跨桥梁的有限元模型进行高精度修正,提出了一种基于粒子群算法-广义回归神经网络(PSO-GRNN)的方法.该方法采用广义回归神经网络(GRNN)来描述有限元模型输出与待修正参数之间的复杂非线性映射关系,利用粒子群(PSO)算法对GRNN的... 为了对大跨桥梁的有限元模型进行高精度修正,提出了一种基于粒子群算法-广义回归神经网络(PSO-GRNN)的方法.该方法采用广义回归神经网络(GRNN)来描述有限元模型输出与待修正参数之间的复杂非线性映射关系,利用粒子群(PSO)算法对GRNN的光滑因子进行优化.采用一座大跨钢箱梁悬索桥的有限元模型对提出的修正方法进行了验证.研究结果表明:经过PSO优化后的GRNN能够更加准确地描述频率-待修正参数之间的非线性关系,预测误差显著减小;相比于误差反向传播(BP)神经网络方法,GRNN方法和PSO-GRNN方法修正后的频率误差更小;由于PSO的优化,PSO-GRNN方法修正后的频率误差进一步减小,最大误差不超过5%;基于PSO-GRNN的修正方法可广泛用于各种大跨桥梁有限元模型的修正. 展开更多
关键词 大跨桥梁 有限元模型 模型修正 广义回归神经网络 粒子群算法
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基于STL分解和TPA机制的光伏功率区间预测
10
作者 李逸航 肖辉 +1 位作者 易纯 龙飞宇 《太阳能学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期22-29,共8页
针对光伏功率点预测包含的信息不足,无法对电网的调度提供充分依据的问题,提出一种基于STL分解和TPA机制的光伏功率预测方法。首先将原有光伏功率序列进行STL分解,得到趋势项、季节项以及残差项3类子序列。接着通过极限学习机(ELM)对趋... 针对光伏功率点预测包含的信息不足,无法对电网的调度提供充分依据的问题,提出一种基于STL分解和TPA机制的光伏功率预测方法。首先将原有光伏功率序列进行STL分解,得到趋势项、季节项以及残差项3类子序列。接着通过极限学习机(ELM)对趋势项进行预测;采用基于时间模式注意力机制(TPA)的双向门控循环单元(BiGRU)对季节项以及残差项进行预测;最后通过分位数回归获得区间预测结果,二者区间结果叠加获得光伏输出区间预测结果。在湖南某地光伏输出数据集上进行算例实测,通过点预测结果及区间预测结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 光伏发电 功率预测 神经网络 分位数回归 双向门控循环单元网络
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基于SSA-GRNN的汽油机过渡工况进气流量预测研究
11
作者 陈侗 李岳林 +2 位作者 张五龙 谢清华 尹钰屹 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2024年第12期54-62,共9页
针对过渡工况下汽油机进气流量预测难度较高的问题,构建了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化广义回归神经网络(GRNN)的进气流量预测模型。该模型利用SSA算法对GRNN的平滑因子进行寻优辨识,并采用斯皮尔曼法和对比分析法提取模型的特征参数... 针对过渡工况下汽油机进气流量预测难度较高的问题,构建了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化广义回归神经网络(GRNN)的进气流量预测模型。该模型利用SSA算法对GRNN的平滑因子进行寻优辨识,并采用斯皮尔曼法和对比分析法提取模型的特征参数,以达到较好的预测精度和泛化性能。运用过渡工况进气流量样本数据对模型进行训练和预测,结果表明:在加减速工况下,SSA-GRNN模型预测值的平均相对误差均小于1%;相较于BP、RBF和GA-SVR进气流量预测模型,SSA-GRNN模型具有更高的预测精度和泛化性能,更加适用于汽油机过渡工况进气流量的预测。 展开更多
关键词 汽油机 麻雀搜索算法 寻优辨识 广义回归神经网络 进气流量 过渡工况
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基于广义回归神经网络的发动机排放预测 被引量:10
12
作者 俞明 林冬燕 +1 位作者 孙国斌 黄榕清 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期51-56,共6页
神经网络是当前最主要的智能控制技术之一 ,它模拟人脑的结构及对信息的记忆和处理功能 ,具有擅长从输入输出数据中学习有用的知识的特性 .发动机性能预测是根据发动机结构参数和运转参数来估算推测发动机的各种性能指标 ,因此可以利用... 神经网络是当前最主要的智能控制技术之一 ,它模拟人脑的结构及对信息的记忆和处理功能 ,具有擅长从输入输出数据中学习有用的知识的特性 .发动机性能预测是根据发动机结构参数和运转参数来估算推测发动机的各种性能指标 ,因此可以利用神经网络的学习性的特点 ,借助神经网络将各种影响汽油机燃烧过程的主要参数对汽油机的非线性影响以网络模型的形式表示出来 .文中讨论了如何抛开数学建模的方式 ,选用广义回归神经网络 ,进行发动机排放特性的预测 .应用MATLAB软件工具箱编程 。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 发动机 排放预测 预测模型 智能控制 汽油机 排放控制
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基于GRNN的多故障自适应电力系统故障诊断 被引量:30
13
作者 廖志伟 叶青华 +1 位作者 王钢 文福拴 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期6-9,共4页
为了实现快速而准确的电网故障诊断,利用广义回归神经网络(GRNN)在逼近能力、分类能力和学习速度方面的优势,建立了基于GRNN的电网故障诊断模型.仿真分析表明:在输入信息因干扰而畸变的情况下,文中所构造的模型能够快速、正确地实现电... 为了实现快速而准确的电网故障诊断,利用广义回归神经网络(GRNN)在逼近能力、分类能力和学习速度方面的优势,建立了基于GRNN的电网故障诊断模型.仿真分析表明:在输入信息因干扰而畸变的情况下,文中所构造的模型能够快速、正确地实现电网的故障诊断;在电网拓扑结构改变的情况下,该模型也具有良好的自适应能力. 展开更多
关键词 电力系统 故障诊断 广义回归神经网络 自适应能力
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基于广义回归神经网络的边坡稳定性评价 被引量:22
14
作者 兰海涛 李谦 韩春雨 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期3460-3463,共4页
边坡失稳是比较常见的地质灾害,判定其稳定性的方法很多,在使用过程中也暴露出了这些方法的缺陷。针对这些问题,构建了适合于边坡稳定性评价的广义回归神经网络模型,并运用Matlab的神经网络工具箱进行了分析和计算,使用了相关数据来训... 边坡失稳是比较常见的地质灾害,判定其稳定性的方法很多,在使用过程中也暴露出了这些方法的缺陷。针对这些问题,构建了适合于边坡稳定性评价的广义回归神经网络模型,并运用Matlab的神经网络工具箱进行了分析和计算,使用了相关数据来训练和测试该模型的可靠性和可行性。结果表明,广义回归神经网络模型在使用过程中需选择合适的光滑因子,而所得出的数据与实际结果较为相符,解决了之前使用的BP神经网络模型的缺点,具有很好的工程运用前景。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 边坡稳定性 光滑因子 神经网络模型
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杉木微观结构与其品质特性关系模型的一类神经网络建模方法 被引量:11
15
作者 江泽慧 姜笑梅 +3 位作者 周玉成 安源 赵亮 井元伟 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期133-139,共7页
给出由木材内部结构参数确定其物理力学特征的神经网络设计与实现的方法———广义回归神经网络(GRNN)模型。该方法的实现,全面、准确地揭示出杉木微观结构参数与其物理力学特性的内在联系,并且达到理想的逼近精度(96.3%以上)。这一结... 给出由木材内部结构参数确定其物理力学特征的神经网络设计与实现的方法———广义回归神经网络(GRNN)模型。该方法的实现,全面、准确地揭示出杉木微观结构参数与其物理力学特性的内在联系,并且达到理想的逼近精度(96.3%以上)。这一结果将为木材性质研究、木材性质形成机理、树木优质种质资源培育、树木转基因工程、定向培育材质改良的树木新品种提供强有力的科学依据及研究方法。 展开更多
关键词 杉木 微观结构 物理力学特性 广义回归神经网络 建模方法
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GRNN神经网络在坝基渗流预测中的应用 被引量:10
16
作者 陈端 曹阳 +2 位作者 夏辉 梅一韬 仲云飞 《人民黄河》 CAS 北大核心 2012年第10期118-119,123,共3页
人工神经网络在大坝监测资料分析及预测中应用效果良好,而广义回归神经网络具有柔性网络结构、很强的非线性映射能力及高度的容错性,非常适合解决非线性问题。实例分析结果表明:与BP神经网络相比,广义回归神经网络在预测能力及学习速度... 人工神经网络在大坝监测资料分析及预测中应用效果良好,而广义回归神经网络具有柔性网络结构、很强的非线性映射能力及高度的容错性,非常适合解决非线性问题。实例分析结果表明:与BP神经网络相比,广义回归神经网络在预测能力及学习速度上具有明显优势,且样本较少时其预测效果也较好。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 渗流预测 BP神经网络 坝基渗流
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露天煤矿抛掷爆破有效抛掷率预测 被引量:9
17
作者 刘干 李克民 +1 位作者 肖双双 马力 《金属矿山》 CAS 北大核心 2014年第4期65-69,共5页
有效抛掷率是评价抛掷爆破效果最重要的指标之一,预测有效抛掷率可以指导露天煤矿准确制定生产计划。在分析了抛掷爆破有效抛掷率影响因素的基础上,选取抛掷爆破台阶高度、炸药单耗、底盘抵抗线、孔距、排距、煤层厚度等6个指标作为广... 有效抛掷率是评价抛掷爆破效果最重要的指标之一,预测有效抛掷率可以指导露天煤矿准确制定生产计划。在分析了抛掷爆破有效抛掷率影响因素的基础上,选取抛掷爆破台阶高度、炸药单耗、底盘抵抗线、孔距、排距、煤层厚度等6个指标作为广义回归神经网络的网络输入,以有效抛掷率为网络的输出,建立了有效抛掷率预测模型,并通过MATLAB编程来实现了网络的训练和预测。实例结果表明:广义回归神经网络能够较准确地预测有效抛掷率,预测误差一般在5%左右,预测结果能够满足工程要求。 展开更多
关键词 抛掷爆破 有效抛掷率 可靠性 广义回归神经网络
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基于GRNN网络的苏州市水资源承载能力评价 被引量:10
18
作者 张杰 陆宝宏 +4 位作者 李莉会 刘蕊蕊 常娜 许丹 翟梦恩 《水资源保护》 CAS 2013年第2期43-47,共5页
基于最严格的水资源管理制度和水资源承载能力的内涵,重新确定水资源承载能力评价的指标体系,构建广义回归神经网络(GRNN)水资源承载能力评价模型,应用于苏州市水资源承载能力评价,并将评价结果与采用模糊综合评价的结果进行比较。结果... 基于最严格的水资源管理制度和水资源承载能力的内涵,重新确定水资源承载能力评价的指标体系,构建广义回归神经网络(GRNN)水资源承载能力评价模型,应用于苏州市水资源承载能力评价,并将评价结果与采用模糊综合评价的结果进行比较。结果表明:两种评价结果相符;结合用水总量控制、用水效率控制和限制纳污所建立的指标体系更加科学、更加符合经济社会的发展需求;苏州市水资源承载能力状况由2004年之前的较低水平逐渐恢复,这种变化与苏州市经济增长模式的转变和产业结构的调整密切相关。 展开更多
关键词 水资源承载能力 广义回归神经网络 指标体系 苏州市
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GRNN在边坡稳定预测分析中的应用 被引量:10
19
作者 狄圣杰 李晓敏 魏樯 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2011年第3期80-83,共4页
介绍广义回归神经网络(GRNN)的原理和影响因素,论述光滑因子的影响和选择。采用LOO交叉验证方法遍历所有样本,搜索出合适的光滑因子,结果表明合适的光滑因子能够较大幅度地提高网络泛化能力。应用收集到的82个圆弧滑面边坡稳定状态的实... 介绍广义回归神经网络(GRNN)的原理和影响因素,论述光滑因子的影响和选择。采用LOO交叉验证方法遍历所有样本,搜索出合适的光滑因子,结果表明合适的光滑因子能够较大幅度地提高网络泛化能力。应用收集到的82个圆弧滑面边坡稳定状态的实例资料,将GRNN模型应用于边坡稳定性评价,计算结果表明,在边坡稳定状态分析及预测方面,GRNN模型比BPNN模型更加精准简捷。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 光滑因子 边坡稳定预测
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基于遗传-广义回归神经元算法的坞石隧道三维弹塑性位移反分析研究 被引量:14
20
作者 刘开云 乔春生 刘保国 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1805-1809,共5页
广义回归神经元网络在逼近能力、学习速度和网络稳定性方面均优于BP神经元网络,且具有网络人为调节参数少的优点。本文将广义回归神经元网络引入坞石隧道工程的三维弹塑性位移反分析。为了在网络训练过程中快速搜索到最优的网络阈值,采... 广义回归神经元网络在逼近能力、学习速度和网络稳定性方面均优于BP神经元网络,且具有网络人为调节参数少的优点。本文将广义回归神经元网络引入坞石隧道工程的三维弹塑性位移反分析。为了在网络训练过程中快速搜索到最优的网络阈值,采用十进制遗传算法对网络阈值进行优化。在确定最优的网络结构后,采用遗传算法在每个待反演参数的搜索范围内搜索出与实测位移最接近的围岩力学与初始应力场参数组合。用反分析得来的参数进行下步开挖位移预测,预测值与实测值吻合较好,表明所提出的这种反分析方法在工程上是可行的,可以推广使用。 展开更多
关键词 隧道 数值计算 广义回归神经元 遗传算法 位移反分析
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