基于遗传算法的神经网络在桩基检测中的应用研究  

作　　者：包龙生[1] 叶学峰[1] 李强 王贺鑫 

机构地区：[1]沈阳建筑大学交通工程学院,辽宁沈阳100168

出　　处：《公路交通科技（应用技术版）》2017年第3期228-231,共4页

基　　金：辽宁省自然科学基金(201602602);住房和城乡建设部科学技术项目(2016-K2-012);沈阳市科学技术基金(F16-095-1-00);沈阳市建委城乡建设系统科研项目(201604)

摘　　要：为了实现桩身完整性的智能分类,并减少人为因素造成的误判,文章建立适用于桩基完整性检测的基于遗传算法的BP神经网络模型,运用MATLAB软件对模型进行模拟,并求出模型的可行性的解,从而实现对不同类型桩身的完整性智能辨别的功能,最后再通过测试样本对模型的正确性进行验证。测试样本中的预测结果与理想结果非常接近,通过计算得出测试样本的仿真误差为0.1538,训练样本的仿真误差为0.092644。结果表明,基于遗传算法的BP神经网络模型能过较好的对桩身完整性进行分类,并且在减少桩型误判的情况下,又提高了效率,在实际工程中具有良好的应用前景。

关 键 词：桩身完整性 智能分类 遗传算法 神经网络 

分 类 号：U44[建筑科学—桥梁与隧道工程]