基于遗传优化神经网络的高速公路路基沉降量预测

作者：彭立顺; 蔡润; 刘进波; 郭安宁^*; 郭志宇

来源：地震工程学报, 2019, 41(01): 124-207.

• 遗传算法
• BP神经网络
• 路基沉降量
• 优化
• 预测

控制路基沉降是公路工程中的一个关键技术问题,而路基沉降与其影响因素之间存在着线性、非线性关系。当输入自变量较多时,用传统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较低。针对此问题,本文用遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化,同时讨论遗传参数的设定对输出结果的影响。通过对成南高速的实测数据进行仿真,试验结果表明:优化后的BP神经网络具有较高的预测精度,预测效果明显优于传统神经网络模型的输出结果,该预测方法可作为高速公路路基长期沉降预测的一种有效辅助手段。

• 单位
  中冶成都勘察研究总院有限公司; 中国地震局兰州地震研究所