应用遗传-神经网络方法预测软土路基沉降

应用遗传-神经网络方法预测软土路基沉降

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李敏刚, 张燚, 汪操根, 李粮纲. 应用遗传-神经网络方法预测软土路基沉降[J]. 钻探工程, 2009, (3): 45-47,52. doi: 10.3969/j.issn.1672-7428.2009.03.014

引用本文:

李敏刚, 张燚, 汪操根, 李粮纲. 应用遗传-神经网络方法预测软土路基沉降[J]. 钻探工程, 2009, (3): 45-47,52. doi: 10.3969/j.issn.1672-7428.2009.03.014

Soft Subgrade Settlement Prediction by Generic-Neutral Network[J]. DRILLING ENGINEERING, 2009, (3): 45-47,52. doi: 10.3969/j.issn.1672-7428.2009.03.014

Citation:

Soft Subgrade Settlement Prediction by Generic-Neutral Network[J]. DRILLING ENGINEERING, 2009, (3): 45-47,52. doi: 10.3969/j.issn.1672-7428.2009.03.014

应用遗传-神经网络方法预测软土路基沉降

中国地质大学《武汉》工程学院,湖北,武汉,430074;湖北煤炭地质局,湖北,武汉,430000

中国地质大学《武汉》工程学院,湖北,武汉,430074

中国地质大学《武汉》工程学院,湖北,武汉,430074

中国地质大学《武汉》工程学院,湖北,武汉,430074

详细信息

中图分类号: TP183 U416.1

刊出日期: 2009-03-10

Soft Subgrade Settlement Prediction by Generic-Neutral Network

Publish Date: 10 March 2009

摘要: 理论方法预测软土地基沉降与实际存在较大的差距,使得预测结果很难达到设计要求,不利于指导施工.将现有的理论方法同现场观测信息相结合,对软土地基变形作出更为准确的预测,有利于指导和控制工程施工.采用遗传算法和BP最优化法相结合的算法来训练网络,用遗传算法来优化BP神经网络中权值;用龚帕斯曲线来分解沉降时序,通过沉降趋势线偏移量来训练网络.采用这种方法预测软土路基沉降取得了较好的应用效果.
- 遗传算法 /
- 神经网络 /
- 沉降预测

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