典型文献
基于GA-BP神经网络的路基沉降预测
文献摘要：
如何科学、合理地预测路基沉降是高速公路建设的关键,针对传统的BP神经网络算法易陷入局部极小值,影响预测精度的问题,本研究利用遗传算法(genetic algorithm,GA)的全局寻优能力对BP神经网络进行优化,构建了基于GA-BP神经网络的路基沉降预测模型.以高速公路路基沉降监测进行实验验证分析,结果表明:相较于传统BP神经网络模型,GA-BP神经网络模型的预测精度有了显著的提高,可为高速公路的建设及后续工程的沉降预测提供参考.
文献关键词：
遗传算法;BP神经网络;路基沉降;沉降预测
中图分类号：
作者姓名：
周卫;王倩
作者机构：
湖南省第一测绘院,湖南 长沙 410114;长沙理工大学,湖南 长沙 410114
文献出处：
引用格式：
[1]周卫;王倩-.基于GA-BP神经网络的路基沉降预测)[J].国土资源导刊,2022(03):76-80
A类：
B类：
GA,路基沉降预测,高速公路建设,神经网络算法,局部极小值,影响预测,研究利用,genetic,algorithm,全局寻优,寻优能力,沉降预测模型,高速公路路基,公路路基沉降,路基沉降监测,验证分析
AB值：
0.265614
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