论文摘要
针对遗传神经网络（GA-BP）建立的尾矿坝形变预测模型易出现早熟现象、预测结果不稳定、容易陷入局部最优值的不足,引入一种具有混沌局部搜索的多种群自适应遗传算法。该算法以双种群寻优为基础,改进了遗传参数的计算方式,分别以种群进化中染色体适应度值的集中程度和空间距离的分布作为自适应交叉率、变异率的计算依据应用于不同种群中,提高了种群的多样性和遗传算法全局搜索的能力;同时引入混沌局部搜索技术（CLS）,完善了遗传算法局部搜索能力的不足。采用改进的遗传神经网络模型对贵州省白岩尾矿坝三维变形数据进行预测,并与传统的GA-BP和AGA-BP模型预测结果进行比较。结果表明:改进后的模型预测精度更高,结果更加稳定,具有良好的预测效果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李丰旭,杜宁,王莉,裴书玉,钟阳
关键词: 遗传算法,神经网络,自适应策略,混沌局部搜索,形变预测
来源: 工业安全与环保 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,自动化技术
单位: 贵州大学矿业学院,瓮福(集团)有限责任公司
基金: 贵州省科技计划项目(黔科合基础[2017]1026),贵州大学研究生创新基金项目(研理工2017085)
分类号: TD926.4;TP18
页码: 29-33
总页数: 5
文件大小: 1300K
下载量: 93
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