【摘 要】
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运用组合优化的思想,基于遗传算法(GA)优化BP神经网络,将优化后的神经网络(GA-BP)用来预测偏压隧道拱顶沉降量。通过对比分析BP神经网络和经过遗传算法优化过的神经网络的预
【机 构】
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中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院,
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运用组合优化的思想,基于遗传算法(GA)优化BP神经网络,将优化后的神经网络(GA-BP)用来预测偏压隧道拱顶沉降量。通过对比分析BP神经网络和经过遗传算法优化过的神经网络的预测结果数据表明,在偏压隧道拱顶沉降预测中,后者比前者性能更好,更能精确的预测偏压隧道拱顶沉降量。
Using the idea of combinatorial optimization, the BP neural network is optimized based on genetic algorithm (GA), and the optimized neural network (GA-BP) is used to predict the settlement of the dome of bias tunnel. Comparing the prediction results of BP neural network and neural network optimized by genetic algorithm, it is shown that the latter is better than the former in the prediction of dome settlement in biased tunnels, and can more accurately predict the vault settlement of bias tunnel the amount.
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