【摘 要】
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基于上海地铁二号线的实测沉降数据,运用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对传统BP神经网络进行了优化,以弥补BP神经网络在网络结构、权值和阈值选择上的随机性以及容易局部收
【机 构】
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建筑安全与环境国家重点实验室,中国建筑科学研究院有限公司地基基础研究所,徐州工程学院土木工程学院,郑州大学土木工程学院,中铁十五局集团城市轨道交通工程有限公司,新华通讯社机关事务管理局
【基金项目】
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中国建筑科学研究院有限公司青年科研基金资助项目(20161602331030048),国家自然科学基金资助项目(51508520),河南省住房城乡建设科技计划资金资助项目(K-1817、K-1818、K1816、K-1940)。
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基于上海地铁二号线的实测沉降数据,运用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对传统BP神经网络进行了优化,以弥补BP神经网络在网络结构、权值和阈值选择上的随机性以及容易局部收敛等缺陷,据此提出了两种新型隧道长期沉降预测模型,即GA-BP神经网络和PSO-BP神经网络模型;并对比研究了经验曲线、BP神经网络、GA-BP神经网络以及PSO-BP神经网络等模型方法的优缺点及预测效果.研究发现,以上各神经网络模型均取得了较为满意的预测结果,其中PSO-BP神经网络模型的预测精度最佳,且运算速度最快,是文中所提方法
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