基于遗传算法和神经网络的润扬长江大桥深基坑变形预测  

作　　者：任丽芳[1,2] 李立增[1] 陈艳国[2] 袁宝远[2] 

机构地区：[1]石家庄铁路职业技术学院,河北石家庄050041 [2]河海大学地球科学与工程学院,江苏南京210098

出　　处：《铁道建筑》2013年第8期44-46,共3页Railway Engineering

基　　金：河北省教育厅2012年自然科学类指导项目(Z2012133)

摘　　要：针对深基坑变形问题,用遗传算法优化BP神经网络的初始权重,建立了GA-BP神经网络深基坑变形预测模型,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。利用模型对润扬长江公路大桥南锚碇深基坑变形进行分析,并对模型拟合结果进行了检验,结果表明深基坑变形和支撑轴力具有一致响应趋势,预测模型性能良好,预测精度较高,简便易行。

关 键 词：深基坑变形 BP 神经网络 遗传算法 初始权值 

分 类 号：U445.556[建筑科学—桥梁与隧道工程]