改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用
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摘要
针对传统的BP神经网络存在的缺点,提出了用附加动量法、自适应学习速率和L-M优化算法等几种算法进行优化。通过对比分析,证明了采用L-M优化和附加动量因子算法相结合取得了最优的预测效果。该方法克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与传统的BP神经网络预测模型对比,预测结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。
Aimed at the shortcomings of traditional BP neural network,the optimization methods such as additional momentum method,adaptive learning rate and L-M optimization algorithm are proposed.Through comparison and analysis,the combination of L-M optimization and additional momentum factors algorithm is proved to be the optimal prediction effect.The shortcomings of BP neural network model are overcome,such as the slow convergence speed and falling into local minimum value easily.Combined the measured data in the field,the new model and traditional BP neural network prediction model are compared,the predicted results show that the improved BP neural network has the highest accuracy in settlement prediction of subgrade,and it has wide application.
引文
1付宏渊.高速公路路基沉降预测及施工控制.北京:人民交通出版社,2007
    2张青贵.人工神经网络导论.北京:中国水利水电出版社,2004
    3韩超,车永才,王继波.改进的BP神经网络煤炭需求预测模型.辽宁工程技术大学学报,2005,(S1):290~292
    4祁志国,李旭宏,杭文.BP算法的改进及其在公路工程主材价格预测中的应用.交通与计算机,2007,(3):128~130
    5蒋健华.改进BP神经网络在软土地基沉降量中的应用.山西建筑,2007,(6):102~103
    6卢海林,王鑫.改进的BP神经网络在单桩竖向承载力预测中的应用.长江大学学报(自科版),2005,(7):267~269
    7郑浩,王全凤.L-M算法在高层结构体系选型中的应用.四川建筑科学研究,2003,(3):22~24
    8张艺峰,姚道平,谢志招,等.L-M优化算法在爆破振动参数预测中的应用.地震学报,2008,(5):540~544
    9张力.锤击桩单桩极限承载力的神经网络预测研究:[学位论文].南京:东南大学,2006

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