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基于GA-BP神经网络的隧道初期支护钢拱架内力预测 总被引：1，自引：0，他引：1
针对误差反向传播(BP)神经网络易陷入局部极小值的问题,将遗传算法(GA)与BP神经网络相结合,先以遗传算法全局最优的特性对初始化的BP网络的权重和阈值进行优化,再将优化的权重和阈值作为初值带入BP网络训练得到最优解.运用此改进的BP神经网络对竹盖山隧道初期支护钢拱架内力进行预测,取得了良好的效果,精度高、收敛快,为指导和控制工程施工提供了有效的依据. 相似文献
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