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进化BP神经网络的围岩位移预测
引用本文:夏彬伟,李晓红,卢义玉,康勇,王心飞. 进化BP神经网络的围岩位移预测[J]. 重庆大学学报(自然科学版), 2008, 31(1): 83-87
作者姓名:夏彬伟  李晓红  卢义玉  康勇  王心飞
作者单位:重庆大学,西南资源开发及环境灾害控制工程教育部重点实验室,重庆,400030;重庆高速公路发展有限公司南方建设分公司,重庆,401121
基金项目:国家创新研究群体科学基金 , 国家自然科学基金重点项目
摘    要:利用遗传算法,在BP神经网络模型的基础上, 从连接权、网络结构和学习参数等三方面进行了进化,得到了进化BP神经网络模型,并在VC 6.0平台的基础上自主开发了遗传算法进化BP神经网络预测系统,且采用十进制编码.将该系统运用于通渝隧道围岩预测中,其预测结果表明,进化的BP神经网络模型在训练时的迭代次数比未进化的BP神经网络模型下降了约9倍,提高了运算的效率,其预测结果也较准确.

关 键 词:十进制  遗传算法  进化BP神经网络  围岩位移预测
文章编号:1000-582X(2008)01-0083-05
收稿时间:2007-09-08
修稿时间:2007-09-08

Displacement Prediction of Surrounding Rock by Evolution BP-net Based on the decimal Gentic Algorithms
XIA Bin-wei,LI Xiao-hong,LU Yi-yu,KANG yong,Wang Xin-fei. Displacement Prediction of Surrounding Rock by Evolution BP-net Based on the decimal Gentic Algorithms[J]. Journal of Chongqing University(Natural Science Edition), 2008, 31(1): 83-87
Authors:XIA Bin-wei  LI Xiao-hong  LU Yi-yu  KANG yong  Wang Xin-fei
Abstract:
Keywords:decimal system    genetic algorithms    BP - network    displacement prediction of surrounding rock
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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