遗传算法优化BP神经网络在软土路基沉降预测中的应用
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更新于2024-09-04
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"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。
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