遗传算法优化 BP 神经网络的黄土湿陷起始压力预测
摘要
在黄土湿陷起始压力预测研究中,科研人员已经成功采用 BP 神经网络进行预测,但是 BP 神经网络具有容易陷入局部极小值点的问题。为此,在论文中,引入遗传算法对 BP 神经网络的初始权重和阈值进行优化。实验表明,基于遗传算法改进的 BP 神经网络能准确地预测黄土湿陷起始压力。
关键词
黄土;湿陷起始压力;BP 神经网络;遗传算法
全文:
PDF参考
邵生俊, 杨春鸣, 马秀婷, 等. 黄土的独立物性指标及其与湿陷性参数的相关性分析[J]. 岩土力学,2013(S2):27-34.
陈佳玫, 张爱军, 邢义川, 等. 基于BP 神经网络的黄土湿陷起始压力的预测[J]. 中国水利水电科学研究院学报,2016,14(4):254-259.
詹红志, 林剑锋. BP 神经网络在黄土湿陷系数预测中的应用[J]. 土工基础,2020,34(4):108-111.
D E Rumelhart, J L McClelland. Parallel Distributed Processing[M]. Massachusetts: MIT Press, 1986.
Z Liu, X Liu, K Wang, et al. GA-BP Neural Network-Based Strain Prediction in Full-Scale Static Testing of Wind Turbine Blades[J]. Energies,2019,12(6):32-33.
赵景波, 岳应利, 陈云. 黄土湿陷性及其成因[J]. 地质力学学报,2013(4):62-68.
DOI: https://doi.org/10.12346/etr.v3i3.3552
Refbacks
- 当前没有refback。