改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用.pdf

第 卷 第 期 港 工 技 术 47 5 Vol. 47 No.5 年 月 总第 期 2010 10 196 Port Engineering Technology Oct.2010 Total 196 改进的 神经网络在路基沉降预测中的应用 BP ， 1 2 1 3 郭亚宇 孙立功 苏兆仁 ， ， （ 陕西铁路工程职业技术学院 陕西 渭南 兰州交通大学土木工程学院 1. , 714000; 2. , 甘肃兰州 中交一航局第三工程有限公司 辽宁 大连 ） 730070; 3. , 116001 摘要 针对传统 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 神经网络预测方法 采用遗传算法 ： BP ， BP ， 优化 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 神经网络模型存在的收敛速度慢 易陷入局部 ， 。 、 BP BP 极小点等缺点 结合现场实测数据 将该优化模型与指数曲线模型 双曲线模型 灰色预测模型和传统 神经网络预测模 。 ， 、 、 BP 型对比 结果表明改进的 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 ， ， 。 BP 关键词 沉降预测 神经网络 遗传优化 遗传算法 ： ；BP ； ； 中图分类号： 文献标志码： 文章编号： （ ） TU433 B 1004-9592 2010 05-0046-05 Application of Improved BP Neural Network in Prediction of Settlement o