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基于改进遗传算法的BP神经网络在高速铁路沉降预测中的应用
| 题名： | 基于改进遗传算法的BP神经网络在高速铁路沉降预测中的应用 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 甄亚男 张献州 |
| 作者单位： | 西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川成都610031 |
| 关键词： | 高速铁路 沉降预测 遗传算法 BP神经网络 全局优化 |
| 摘要： | 神经网络已广泛应用于高速铁路沉降预测中，针对传统神经网络计算速度慢、易陷入局部最优等特点，提出采用实数编码的遗传算法，结合自适应变化的交叉和变异算子，对BP神经网络的权值参数进行全局优化，获得稳健性更强、泛化能力更好的改进BP网络。结合实例证明：改进网络的沉降预测值精度更高，更符合实际变形趋势。 |
| 会议日期： | 201208 |
| 会议举办地点： | 沈阳 |
| 会议名称： | 中国测绘学会2012工程测量分会年会 |
| 出版日期： | 2012-07-31 |
| 母体文献： | 中国测绘学会2012工程测量分会年会论文集 |
| 分类号： | U238 |
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