文献类型：期刊文章

作　　者：彭立顺[1] 蔡润[2] 刘进波[2] 郭安宁[1] 郭志宇[3]

PENG Lishun;CAI Run;LIU Jinbo;GUO Anning;GUO Zhiyu(Lanzhou Institute of Seismology,CEA,Lanzhou 730000,Gansu,China;Chengdu Surveying Geotechnical Research Institute Co.,Ltd.of MCC,Chengdu 610063,Sichuan,China;Xi’an Institute of Prospecting and Mapping,Xi’an 710000,Shaanxi,China)

机构地区：[1]中国地震局兰州地震研究所,甘肃兰州730000 [2]中冶成都勘察研究总院有限公司,四川成都610063 [3]西安市勘察测绘院,陕西西安710000

出　　处：《地震工程学报》

基　　金：国家档案局科技项目(2017-X-43)

年　　份：2019

卷　　号：41

期　　号：1

起止页码：124-130

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：控制路基沉降是公路工程中的一个关键技术问题,而路基沉降与其影响因素之间存在着线性、非线性关系。当输入自变量较多时,用传统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较低。针对此问题,本文用遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化,同时讨论遗传参数的设定对输出结果的影响。通过对成南高速的实测数据进行仿真,试验结果表明:优化后的BP神经网络具有较高的预测精度,预测效果明显优于传统神经网络模型的输出结果,该预测方法可作为高速公路路基长期沉降预测的一种有效辅助手段。

关 键 词：遗传算法 BP神经网络 路基沉降量  优化  预测  

分 类 号：TP393] TU473.2[计算机类]