大坝变形分析遗传神经网络模型的改进
针对基本遗传算法(SGA)收敛速度慢、局部寻优能力差等缺陷,采用十进制编码,引入改进的算术交叉、非均匀变异操作等算法,分析和建立了改进的遗传神经网络(IGA-BP)模型,并将该模型应用于大坝水平位移的预测.结果表明,该模型在收敛速度、预报精度等方面比传统模型有较大的改善.
作 者： 李珂 岳建平 马保卫 周凯 秦茂芬 LI Ke YUE Jian-ping MA Bao-wei ZHOU Kai QIN Mao-fen 作者单位： 李珂,岳建平,马保卫,秦茂芬,LI Ke,YUE Jian-ping,MA Bao-wei,QIN Mao-fen(河海大学土木工程学院,江苏,南京,210098)周凯,ZHOU Kai(福建省陆海建设监理所,福建,福州,350009)
刊 名： 测绘工程 ISTIC 英文刊名： ENGINEERING OF SURVEYING AND MAPPING 年，卷(期)： 2008 17(2) 分类号： P258 关键词： 遗传算法 IGA-BP 变异算子 数学模型 变形分析