| 多目标遗传繁衍样本策略的应用研究 |
| |
| 引用本文： | 杨洋,屈俊童.多目标遗传繁衍样本策略的应用研究[J].太原理工大学学报,2006,37(3):295-297. |
| |
| 作者姓名： | 杨洋 屈俊童 |
| |
| 作者单位： | 1. 同济大学,经济管理学院,上海,200092
2. 同济大学,地下建筑与工程系,上海,200092 |
| |
| 摘 要： | 提出了以最小误差平方和作为样本相似度,结合制约条件经验公式的多目标遗传算法进行样本繁衍的策略,并探讨了使用多目标遗传算法对样本进行重复繁衍,从而得到符合真实条件并与原始样本非常接近的仿真样本,以便与原始样本一起进行训练得到可用神经网络的方法。作为对该方法的验证,笔者使用这种方法在仅能获得43个样本的基础上,建立了一个用于预测爆炸密实法地表沉降量的神经网络模型,获得了良好的效果。
|
| 关 键 词： | 人工神经网络 多目标遗传算法 地表沉降 |
| 文章编号： | 1007-9432（2006）03-0295-03 |
| 收稿时间： | 2005-09-10 |
| 修稿时间： | 2005年9月10日 |
Settlement Forecast using Neural Networks Based on Multi-Goal Genetic Algorithm |
| |
| YANG Yang,QU Jun-tong.Settlement Forecast using Neural Networks Based on Multi-Goal Genetic Algorithm[J].Journal of Taiyuan University of Technology,2006,37(3):295-297. |
| |
| Authors: | YANG Yang QU Jun-tong |
| |
| Institution: | 1. School of Economic and Management, Tongji University, Shanghai 200092 ,China; 2. Department of Geotechnical Engineering, Tongji Universlty ,Shanghai 20092,China |
| |
| Abstract: | Since training an ANN(Artificial Neural Networks) needs a lot of samples,we have to give up this useful method in many research fields which lack enough data.This paper proposes a strategy to generate training-samples on the base of multi-goal genetic algorithm that can produce emulational samples to train an ANN with true samples together.As the practice,we trained an ANN for explosive compaction surface settlement forecast based on only 43 true samples by this method and got a satisfied result. |
| |
| Keywords: | artificial neural network multi-goal genetic algorithms surface settlement |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
