基于GA-BP神经网络的隧道初期支护钢拱架内力预测

摘要：

针对误差反向传播（BP）神经网络易陷入局部极小值的问题,将遗传算法（GA）与BP神经网络相结合,先以遗传算法全局最优的特性对初始化的BP网络的权重和阈值进行优化,再将优化的权重和阈值作为初值带入BP网络训练得到最优解.运用此改进的BP神经网络对竹盖山隧道初期支护钢拱架内力进行预测,取得了良好的效果,精度高、收敛快,为指导和控制工程施工提供了有效的依据.

关键词：GA-BP模型、BP神经网络、遗传算法、隧道、预测

所属期刊栏目：13

分类号：U455(隧道工程)

在线出版日期：2013-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：717-721