| 基于FOA-BP神经网络的高铁沉降预测 |
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| 引用本文： | 陈涛.基于FOA-BP神经网络的高铁沉降预测[J].铁道勘察,2019(3):43-46. |
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| 作者姓名： | 陈涛 |
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| 作者单位： | 中国铁路设计集团有限公司 |
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| 摘 要： | BP神经网络在沉降预测过程中存在预测精度有限、收敛速度慢等缺点。为提高BP神经网络在高铁沉降预测中的精度,基于改进的果蝇算法(FOA),利用其味道浓度函数来代替BP神经网络中的梯度函数,建立果蝇算法优化BP神经网络的预测模型—FOA-BP模型。通过果蝇种群迭代寻优获取最合适的权值和阈值,重新构建BP神经网络进行沉降预测。分别采用BP神经网络算法与FOA-BP神经网络算法对某高铁路基沉降监测点的沉降趋势进行预测,将两种算法的迭代次数、均方误差与平均相对百分比误差3个指标进行对比分析,结果表明:FOA-BP神经网络算法的三种指标均远小于BP神经网络算法,其模型精度更高,预测速度更快。
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| 关 键 词： | 高铁沉降 果蝇算法(FOA) BP神经网络 预测模型 |
Settlement Prediction of High-Speed Rail Based on FOA-BP Neural Network |
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| Chen Tao.Settlement Prediction of High-Speed Rail Based on FOA-BP Neural Network[J].Railway Investigation and Surveying,2019(3):43-46. |
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| Authors: | Chen Tao |
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| Institution: | (China Railway Design Corporation, Tianjin 300251, China) |
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| Abstract: | Chen Tao(China Railway Design Corporation, Tianjin 300251, China) |
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| Keywords: | High-speed Rail settlement Fruit fly optimization algorithm ( FOA) BP neural network prediction model |
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