基于遗传算法的BP神经网络在轻质路基沉降预测中的应用

作     者：沈璐 陈修和 陶文斌 李健斌 SHEN Lu;CHEN Xiuhe;TAOWenbin;LI Jianbin

作者机构：安徽建筑大学土木工程学院安徽合肥230601 安徽省交通规划设计研究总院股份有限公司安徽合肥230088 广州大学土木工程学院广东广州510006 

基　　金：深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室资助项目(SKLMRDPC21KF13) 国家自然科学基金青年科学基金项目(52008122)资助 

出 版 物：《广西科技大学学报》 (Journal of Guangxi University of Science and Technology)

年 卷 期：2024年第35卷第2期

页      码：32-39页

摘      要：为更好地掌握轻质路基施工过程中的沉降变形情况,选取宁芜保通线部分轻质路基沉降监测数据,在BP(back propagation)神经网络模型的基础上,采用遗传算法对其进行优化,并将优化后的模型应用于轻质路基沉降预测。结果表明:遗传算法优化的BP神经网络在全局搜索能力和收敛能力方面具有明显优势;在轻质路基沉降预测任务中,多数预测结果的相对误差集中在更低的范围内,监测点1和监测点2预测结果的模型评价指标MAE、RMSE、MAPE分别为0.017 mm、0.021 mm、0.679%和0.013 mm、0.016 mm、1.395%,预测结果拟合程度高,误差小,模型泛化能力强。因此,遗传算法优化的BP神经网络的沉降预测模型具有可靠的预测效果与预测精度,在实际工程中可行性较高,可作为轻质路基沉降预测和预警的一种辅助手段。

主 题 词：轻质路基 地基沉降 预测 遗传算法 BP神经网络 

学科分类：081401[081401] 08[工学] 0814[工学-地质类] 

D　O　I：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2024.02.005

馆 藏 号：203127498...