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基于遗传算法优化神经网络的岩质陡坡桥梁桩基承载力预测方法
文献摘要：
岩质陡坡桥梁对承载力有着较高的要求,关系到桥梁整体的稳定性和安全性.为此,提出基于遗传优化神经网络算法的岩质陡坡桥梁桩基承载力预测方法.该算法首先通过计算桥梁桩基承载力影响因素的分值,将大于90分的影响因素作为预测模型的输入神经元,然后通过遗传算法优化一般BP神经网络,通过遗传算法计算最优初始权值,以此构建遗传进化预测模型,最后进行模型应用效果测试,并与试验结果进行对比,结果表明:极限承载力的模型预测值与试验测试值误差均<0.1N,说明所构建的模型预测准确性较高,能够为桥梁工程设计计算提供可靠的数据参考.
文献关键词：
遗传优化;岩质陡坡;桥梁桩基;BP神经网络;承载力预测
中图分类号：
作者姓名：
赵月悦
作者机构：
中铁第四勘察设计院集团有限公司,湖北 武汉 430063;轨道交通智慧桥梁技术湖北省工程研究中心,湖北 武汉 430063
文献出处：
引用格式：
[1]赵月悦-.基于遗传算法优化神经网络的岩质陡坡桥梁桩基承载力预测方法)[J].自动化技术与应用,2022(10):32-35
A类：
岩质陡坡
B类：
遗传算法优化神经网络,坡桥,桥梁桩基,桩基承载力,承载力预测,遗传优化,神经网络算法,入神,算法计算,权值,遗传进化,模型应用,极限承载力,试验测试,1N,预测准确性,桥梁工程设计,设计计算
AB值：
0.226422
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