GA-ANN结合模型优化层状路基土参数预测：效果与优势分析

该篇文章《基于GA-ANN算法的层状路基土参数预测模型》发表于2014年的水利与建筑工程学报，作者潘秀艳是一位在公路勘测设计领域具有高级工程师职称的专业人士。文章的核心内容是探讨了如何结合遗传算法（GA）和BP神经网络（ANN）这两种先进的智能计算技术，来提升对路基土层物理力学参数的预测精度。 在研究中，作者首先构建了一个自适应遗传算法与BP神经网络相结合的系统。这个系统利用土工试验收集到的、不同土层物理力学参数的实验数据作为训练样本，进行参数预测。通过对比分析，发现当样本数据分布较为集中（即离散性小）时，无论是单独的BP神经网络还是集成遗传算法的系统都能获得良好的预测效果。然而，集成系统展现出更大的优势，能够有效防止“过拟合”现象，即过度依赖训练数据导致的预测性能在新数据上的下降，提高了模型的泛化能力。 当样本规模增大且数据存在一定程度的离散性时，集成系统的预测优势更为显著，因为它能处理复杂的数据分布，适应性强，对于大规模数据集的处理更具优势。论文的研究成果对于优化路基设计、减少工程成本以及提高施工效率具有实际意义，特别是在地质条件多变的地区。 本文的研究不仅关注技术细节，如如何调整遗传算法和神经网络的参数以达到最佳预测性能，还强调了实际应用中的关键问题，如防止过拟合和提高模型的实用性。因此，这篇文章对于理解如何在工程技术领域中有效运用人工智能方法进行参数预测具有较高的学术价值和实用价值。整个研究过程遵循了严谨的科研方法，并被赋予了辽宁省自然科学基金计划项目的资助，显示出其在学术界和工程实践中的重要地位。