【摘要】：針對基本遺傳算法(SGA)收斂速度慢、局部尋優(yōu)能力差等缺陷,采用十進(jìn)制編碼,引入改進(jìn)的算術(shù)交叉、非均勻變異操作等算法,分析和建立了改進(jìn)的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(IGA-BP)模型,并將該模型應(yīng)用于大壩水平位移的預(yù)測。結(jié)果表明,該模型在收斂速度、預(yù)報精度等方面比傳統(tǒng)模型有較大的改善。
【作者單位】：
河海大學(xué)土木工程學(xué)院 河海大學(xué)土木工程學(xué)院 河海大學(xué)土木工程學(xué)院 河海大學(xué)土木工程學(xué)院
【關(guān)鍵詞】：
遺傳算法 IGA-BP 變異算子 數(shù)學(xué)模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 收斂速度 統(tǒng)計回歸模型 水平位移 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 染色體
【分類號】：TV698.11
【DOI】：CNKI:SUN:DBAQ.0.2007-05-016
【正文快照】：
1引言遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是變形監(jiān)測數(shù)據(jù)處理的一種有效方法,已取得了很多應(yīng)用成果[1]。然而,基本遺傳算法(Simple Genetic Algorithm,SGA)容易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象(過早收斂于局部最優(yōu)值),同時存在因算法隨機(jī)搜索而帶來的收斂速度慢、計算穩(wěn)定性差、效率低下等問題。本文對SGA的編碼
