测绘工程
測繪工程
측회공정
ENGINEERING OF SURVEYING AND MAPPING
2010年
1期
13-16
,共4页
秦真珍%杨帆%黄胜林%徐佳
秦真珍%楊帆%黃勝林%徐佳
진진진%양범%황성림%서가
大坝变形预测%BP神经网络%遗传算法%GA-BP模型
大壩變形預測%BP神經網絡%遺傳算法%GA-BP模型
대패변형예측%BP신경망락%유전산법%GA-BP모형
针对大坝安全预测采用传统的统计模型、确定性模型和混合模型存在的不足,应用遗传算法(GA)与基于误差反向传播算法(BP)相结合,构成GA-BP混合遗传算法,建立大坝边坡变形预测的遗传优化神经网络模型(GA-BP模型).该模型利用神经网络的非线性映射能力、网络推理和预测功能及遗传算法的全局优化特征,克服BP算法易限入局部最小问题.通过该模型对某大坝的实际观测数据进行预测,表明GA-BP模型的预测具有精度高、收敛速度快的优点,在大坝的预测方面具有应用价值.
針對大壩安全預測採用傳統的統計模型、確定性模型和混閤模型存在的不足,應用遺傳算法(GA)與基于誤差反嚮傳播算法(BP)相結閤,構成GA-BP混閤遺傳算法,建立大壩邊坡變形預測的遺傳優化神經網絡模型(GA-BP模型).該模型利用神經網絡的非線性映射能力、網絡推理和預測功能及遺傳算法的全跼優化特徵,剋服BP算法易限入跼部最小問題.通過該模型對某大壩的實際觀測數據進行預測,錶明GA-BP模型的預測具有精度高、收斂速度快的優點,在大壩的預測方麵具有應用價值.
침대대패안전예측채용전통적통계모형、학정성모형화혼합모형존재적불족,응용유전산법(GA)여기우오차반향전파산법(BP)상결합,구성GA-BP혼합유전산법,건립대패변파변형예측적유전우화신경망락모형(GA-BP모형).해모형이용신경망락적비선성영사능력、망락추리화예측공능급유전산법적전국우화특정,극복BP산법역한입국부최소문제.통과해모형대모대패적실제관측수거진행예측,표명GA-BP모형적예측구유정도고、수렴속도쾌적우점,재대패적예측방면구유응용개치.
