低温建筑技术
低溫建築技術
저온건축기술
LOW TEMPERATURE ARCHITECTURE TECHNOLOGY
2010年
8期
102-104
,共3页
BP神经网络%遗传优化%沉降预测%路基
BP神經網絡%遺傳優化%沉降預測%路基
BP신경망락%유전우화%침강예측%로기
针对传统的BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点,提出了基于遗传优化的BP神经网络预测方法并建立了路基沉降预测模型.将该优化模型与指数曲线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统的BP神经网络预测模型对比,结果表明遗传优化的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用.
針對傳統的BP神經網絡存在收斂速度慢、易陷入跼部極小點的缺點,提齣瞭基于遺傳優化的BP神經網絡預測方法併建立瞭路基沉降預測模型.將該優化模型與指數麯線模型、雙麯線模型、灰色預測模型和傳統的BP神經網絡預測模型對比,結果錶明遺傳優化的BP神經網絡在路基沉降預測中精度最高,適宜廣汎採用.
침대전통적BP신경망락존재수렴속도만、역함입국부겁소점적결점,제출료기우유전우화적BP신경망락예측방법병건립료로기침강예측모형.장해우화모형여지수곡선모형、쌍곡선모형、회색예측모형화전통적BP신경망락예측모형대비,결과표명유전우화적BP신경망락재로기침강예측중정도최고,괄의엄범채용.
