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遗传算法的灰色神经网络在基坑变形中的应用

论文摘要

针对基坑施工安全和能够快速地发现基坑变形的问题,该文提出用遗传算法的灰色神经网络对基坑沉降观测数据进行处理,并预测变形大小。实例数据表明,通过预测变形值与实际变形值进行比较,可知遗传算法的灰色神经网络模型的收敛速度较快,训练时间较短,预测精度较高,能满足工程精度的要求。通过与GM(1,1),BP神经网络模型和灰色系统和神经网络的组合模型进行比较,本模型是最优的。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 遗传算法的灰色神经网络模型
  • 2 工程实例
  •   2.1 研究区域特征
  •   2.2 数据来源
  •   2.3 算法分析
  • 3 4种模型对比分析
  • 4 结束语

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 胡圣武

    关键词: 遗传算法,灰色系统,神经网络,基坑变形,变形值,预测值

    来源: 测绘科学 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程

    单位: 河南理工大学测绘与国土信息工程学院

    基金: 国家自然科学基金项目(41572341)

    分类号: TU753

    DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2019.03.015

    页码: 91-94+100

    总页数: 5

    文件大小: 306K

    下载量: 482

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/7cd85b05e259019a3ea2f726.html