本文主要研究内容
作者孙平定,蔡润,谢成阳,易铸（2019）在《基于遗传优化神经网络的边坡稳定性评价》一文中研究指出：由于引起滑坡的因素复杂,传统预测方法难以得到高精度的结果。文中利用遗传算法(GA)全局搜索能力强、不易陷入局部极小值的特点对样本的初始权值和阈值进行优化处理,使得前馈型神经网络(BP)在学习和预测时能够得到一个最佳的权值和阈值,从而探索出影响滑坡的因子与边坡稳定性之间潜在的关系。从仿真结果可知:优化权值后的BP神经网络得到边坡稳定性的判对率达到100%,而随机权值BP神经网络的判对率仅为54.5%,判对率提高了45.5%;安全系数较随机权值BP神经网络的平均误差提高了6.08%。因此,优化BP神经网络的预测精度得到明显提高,在今后边坡稳定性的实际应用评价中可作为一种有效的辅助手段。
Abstract
you yu yin qi hua po de yin su fu za ,chuan tong yu ce fang fa nan yi de dao gao jing du de jie guo 。wen zhong li yong wei chuan suan fa (GA)quan ju sou suo neng li jiang 、bu yi xian ru ju bu ji xiao zhi de te dian dui yang ben de chu shi quan zhi he yu zhi jin hang you hua chu li ,shi de qian kui xing shen jing wang lao (BP)zai xue xi he yu ce shi neng gou de dao yi ge zui jia de quan zhi he yu zhi ,cong er tan suo chu ying xiang hua po de yin zi yu bian po wen ding xing zhi jian qian zai de guan ji 。cong fang zhen jie guo ke zhi :you hua quan zhi hou de BPshen jing wang lao de dao bian po wen ding xing de pan dui lv da dao 100%,er sui ji quan zhi BPshen jing wang lao de pan dui lv jin wei 54.5%,pan dui lv di gao le 45.5%;an quan ji shu jiao sui ji quan zhi BPshen jing wang lao de ping jun wu cha di gao le 6.08%。yin ci ,you hua BPshen jing wang lao de yu ce jing du de dao ming xian di gao ,zai jin hou bian po wen ding xing de shi ji ying yong ping jia zhong ke zuo wei yi chong you xiao de fu zhu shou duan 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自现代电子技术的孙平定,蔡润,谢成阳,易铸，发表于刊物现代电子技术2019年05期论文，是一篇关于遗传算法论文,神经网络论文,优化权值论文,边坡稳定性论文,安全系数论文,预测论文,现代电子技术2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自现代电子技术2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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