文献类型：期刊文章

作　　者：王江荣[1] 赵睿[1] 袁维红[2] 任泰明[1]

机构地区：[1]兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系,兰州730060 [2]兰州石化职业技术学院土木工程系,甘肃兰州730060

出　　处：《矿山测量》

基　　金：兰州市科学技术局计划项目(兰财建发[2015]85号);兰州石化职业技术学院科技资助项目(院发[2015]69号);甘肃省科技厅计划项目(1204GKCA004);甘肃省财政厅专项资金立项资助(甘财教[2013]116号)

年　　份：2016

卷　　号：44

期　　号：5

起止页码：87-90

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：软土路基沉降与其影响因素之间存在着非线性关系,因输入自变量较多,用神经网络建模容易出现过拟合现象,导致网络模型预测精度降低。针对这个问题,提出用遗传算法对输入自变量进行压缩降维处理,同时对网络模型的权值和阈值进行优化。实例仿真表明:经降维和权值及阈值优化的BP网络具有较高的精度;预测效果优于GRNN网络模型和单纯BP网络模型;用于软土路基沉降预测是可行的。

关 键 词：软土路基沉降 BP神经网络 遗传算法 因素筛选  沉降预测

分 类 号：TU443]