[发明专利]一种基于GA-BP神经网络的边坡变形及软土地基沉降预测方法在审
| 申请号： | 202011015381.2 | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN112100927A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 刘杰;唐西娅;杨庆光;吴孟桃;罗鑫 | 申请（专利权）人： | 湖南工业大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;E02D33/00 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 张换君 |
| 地址： | 412007 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GA‑BP神经网络的边坡变形及软土地基沉降预测方法，首先用遗传算法对神经网络的结构、初始连接权、初始阈值以及学习率和动量因子进行优化设计，在解空间中定位出较好的搜索空间，然后用BP算法在这些小的解空间中对网络的连接权和阈值再次寻优，搜索出最优解，使优化后的BP神经网络能够更好地预测函数的输出。本申请将BP神经网络法和遗传算法相结合，充分利用两种方法的优点，使改进后的方法既有BP神经网络强大的学习能力和鲁棒性，又有遗传算法的全局寻优能力，使其具有预测精度高、网络收敛速度快等优点，对边坡变形及软土地基沉降预测有较好效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ga bp 神经网络 变形 土地 沉降 预测 方法 | ||
【主权项】：
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