论文摘要
为可靠预测基坑周边地表沉降的发展趋势,提出了一种基于混合蛙跳算法和广义回归神经网络模型的基坑地表最大沉降预测模型（SFLA-GRNN模型）。首先,在沉降机制分析并初选输入变量集的基础上,利用灰色相关度分析对模型输入、输出变量的相关性进行量化,并剔除与输出变量相关性明显偏小的输入变量;其次,利用混合蛙跳算法（SFLA）对广义回归神经网络模型（GRNN）的平滑因子进行优化确定,减少人为因素对模型精度和泛化能力的不良影响;最后,利用筛选得到的输入变量集建立基坑地表最大沉降预测的广义回归神经网络模型。实例应用及对比计算结果表明,基于灰色相关度的输入变量筛选和基于混合蛙跳算法的平滑因子优化均能够有效提高广义回归神经网络模型的精度和泛化能力,以上结论可为类似变形预测提供参考。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 钟国强,王浩,李莉,王成汤,谢壁婷
关键词: 混合蛙跳算法,广义回归神经网络,平滑因子,灰色相关度分析,沉降预测
来源: 岩土力学 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学
专业: 地质学,建筑科学与工程
单位: 中国科学院武汉岩土力学研究所岩土力学与工程国家重点实验室,中国科学院大学,武汉船舶通信研究所
基金: 国家自然科学基金面上项目(No.41472288,No.41172287,No.51579235)~~
分类号: TU433
DOI: 10.16285/j.rsm.2017.1652
页码: 792-798+808
总页数: 8
文件大小: 136K
下载量: 200
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标签：混合蛙跳算法论文; 广义回归神经网络论文; 平滑因子论文; 灰色相关度分析论文; 沉降预测论文;