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摘要:软土路基沉降与其影响因素之间存在着非线性关系,因输入自变量较多,用神经网络建模容易出现过拟合现象,导致网络模型预测精度降低。针对这个问题,提出用遗传算法对输入自变量进行压缩降维处理,同时对网络模型的权值和阈值进行优化。实例仿真表明:经降维和权值及阈值优化的BP网络具有较高的精度;预测效果优于GRNN网络模型和单纯BP网络模型;用于软土路基沉降预测是可行的。
  • 专辑:

    理工B(化学化工冶金环境矿业); 理工C(机电航空交通水利建筑能源); 电子技术及信息科学

  • 专题:

    公路与水路运输; 自动化技术

  • 分类号:

    U416.1;TP183

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