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改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用

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内容简介

  针对传统BP神经网络存在的缺点,提出基于遗传优化的变梯度反向传播的BP神经网络预测方法,采用遗传算法优化BP神经网络的初始权重.建立路基沉降预测模型。该模型可克服BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点等缺点 结合现场实测数据.将该优化模型与指数陆线模型、双曲线模型、灰色预测模型和传统BP神经网络预测模型对比.结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜于广泛推广应用。

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发布:2007-11-30 11:08    编辑:泛普软件 · xiaona    [打印此页]    [关闭]
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