自适应遗传算法-BP神经网络在层状土参数预测中的应用

"一种基于GA-ANN算法的层状土参数预测模型 (2012年)"，这篇论文属于自然科学领域，研究了如何利用遗传算法（GA）与反向传播（BP）神经网络相结合的方法，建立一个预测层状土体物理力学参数的模型。该模型在处理大量试验数据时，能有效地防止过拟合并提高网络的泛化能力。 在地质工程中，准确预测地基土层的物理力学参数对于建筑结构的安全设计至关重要。传统的预测方法可能存在精度不足或适用性有限的问题。论文提出了一种创新的预测模型，即自适应遗传算法-BP神经网络系统。这种系统利用遗传算法的全局搜索能力和BP神经网络的非线性映射功能，优化网络权重和阈值的初始设定，从而提高预测的准确性。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，它通过随机生成一组解（网络参数），并通过交叉、变异和选择等操作逐步改进这些解，以找到最优解。而BP神经网络是一种广泛应用的前馈神经网络，能够通过反向传播错误信号来调整权重，实现对复杂函数的学习。 在实验部分，研究人员利用不同土层的大量物理力学参数数据作为样本，对模型进行训练和测试。对比分析显示，当样本数据的离散性较小，即数据分布较为集中时，GA-ANN模型和单纯的BP神经网络都能获得良好的预测效果。然而，当样本规模增大且数据具有一定的离散性时，GA-ANN模型的优越性更加明显，因为它能更有效地避免过训练，即模型过度适应训练数据而忽视了对未知数据的预测能力，从而提高了网络的泛化性能。 论文的关键字包括层状地基、BP神经网络、遗传算法、变形和有效附加应力，这表明研究的重点在于解决多层土壤结构的变形预测，以及考虑了地基土在受压后产生的有效附加应力变化。通过这种预测模型，工程师可以更准确地评估地基的稳定性和建筑物的安全性。 这项研究为地质工程提供了一种新的、强大的预测工具，尤其是在面对大规模和复杂离散数据时，该模型能提供更可靠、更稳定的预测结果，有助于提升工程设计的科学性和安全性。