【摘 要】
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为了提高尾矿库安全评价的准确性和效率，同时针对RBF神经网络学习过程中存在的问题，如最优网络结构和参数确定无系统规律可循，本文提出遗传算法优化RBF神经网络的评价方法，并建立
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为了提高尾矿库安全评价的准确性和效率，同时针对RBF神经网络学习过程中存在的问题，如最优网络结构和参数确定无系统规律可循，本文提出遗传算法优化RBF神经网络的评价方法，并建立基于GA-RBF的尾矿库安全评价模型。通过对RBF神经网络的分析，得出网络中基函数宽度、隐含层与输出层的连接权值均可通过隐含层中心来确定;然后利用具有全局寻优能力的遗传算法对RBF神经网络隐含层中心的获取进行优化，得到GA-RBF模型。利用该模型对卧龙沟尾矿库的安全监测数据进行训练、评价，并将评价结果与其他算法计算结果进行比较。实验结果显示，基于遗传算法优化的RBF神经网络模型评价结果的准确率和效率性较其它评价算法模型具有更好的性能。
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