基于GA的BP神经网络在砂土液化评价中的应用
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摘要
BP神经网络是一种应用面较广的神经网络,但存在明显缺陷:学习收敛速度慢,易陷入局部极小。遗传算法具有良好的搜索全局最优解的能力。在探讨训练样本选取的基础上,耦合遗传算法和BP神经网络构建了遗传网络并应用于砂土液化的评价,通过与动量梯度下降算法改进的BP神经网络对比,表明了基于遗传算法的BP神经网络在砂土液化评价中的优越性。
BP neural network has board application,but there are some defects: low efficiency and easy to fall into local minimum.Genetic algorithm possesses the ability of questing for optimum answers.Based on discussing the selection in training data,this paper establishes the genetic network by means of the combination of genetic algorithm and BP neural network,which evaluates sand liquefaction.By contrast of improvement BP neural network using momentum gradient algorithm,it indicates the superiority of BP neural network based on genetic algorithm in the evaluation of sand liquefaction.
引文
[1]陈文化,孙巨平,徐兵.砂土地震液化的研究现状及发展趋势[J].世界地震工程,1999,15(1)
    [2]刘勇,康立山,陈毓屏.非数值并行算法-遗传算法(第二册)[M].北京:科学出版社,1995
    [3]何永军,李进贤.基于遗传算法的BP神经网络燃速相关性研究[J].弹箭与制导学报,2006,26(1)
    [4]谢庆生等.机械工程中的神经网络方法[M].北京:机械工业出版社,2003
    [5]刘恢.唐山大地震震害[M].北京:地震出版社,1986
    [6](美)哈根(Hagan,M.T.)等著.神经网络设计,戴葵等译[M].北京:机械工业出版社,2002.9

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