遗传算法优化BP神经网络在软土路基沉降预测中的应用

"该文主要探讨了如何利用遗传算法对BP神经网络进行改进，以解决软土路基沉降预测中的非线性关系问题。在软土路基沉降预测中，由于输入变量多，传统的BP神经网络容易发生过拟合，导致预测精度下降。为此，文中提出了一种新的方法，即通过遗传算法对输入变量进行筛选和压缩，减少维度，同时优化网络模型的权重和阈值。实验结果表明，经过这种优化的BP神经网络在预测精度上优于GRNN网络模型和未经优化的BP网络模型，证实了该方法在软土路基沉降预测中的有效性。" 文章详细介绍了软土路基沉降预测面临的挑战，特别是非线性关系和输入变量过多导致的过拟合问题。BP神经网络作为一种广泛应用的人工神经网络模型，虽然能处理复杂非线性关系，但在处理大量输入变量时，可能会因为模型过于复杂而产生过拟合，使得预测不够准确。为了解决这一问题，作者引入了遗传算法，这是一种模拟生物进化过程的优化算法，能够高效地搜索大规模解决方案空间。 遗传算法在本研究中的应用主要体现在两个方面：一是对输入变量的筛选，通过模拟自然选择的过程，遗传算法能够找出对沉降影响最为显著的输入变量，从而减少模型的复杂度；二是对BP神经网络的权重和阈值进行优化，进一步提升模型的预测性能。通过这两个步骤，不仅可以压缩数据维度，降低过拟合风险，还能提高网络的泛化能力。 实验结果显示，采用遗传算法优化后的BP神经网络在软土路基沉降预测上表现出更高的精度，而且优于其他比较模型，如GRNN（广义回归神经网络）网络。这表明遗传算法结合BP神经网络的方法在处理此类问题时具有显著优势，对于实际工程中的软土路基沉降预测提供了有力的工具。 这篇文章深入研究了遗传算法如何改善BP神经网络在处理软土路基沉降预测问题上的性能，提供了理论依据和实证证据，对相关领域的研究和实践具有重要参考价值。通过这种方法，未来可以进一步优化模型，提升预测准确性和稳定性，有助于更好地预防和控制软土路基沉降带来的安全隐患。