共 11 条
基于ANP-BP模型地铁隧道沉降预测研究
被引：14
作者：
龙熙华
[1
]
贾宁娟
[1
]
万军
[2
]
机构：
[1] 西安科技大学计算机学院
[2] 西安科技大学建工学院
来源：
关键词：
地铁隧道;
沉降预测;
网络层次分析法;
BP神经网络;
D O I：
10.13807/j.cnki.mtt.2013.05.021
中图分类号：
U456.3 [隧道施工及运用监测];
学科分类号：
摘要：
文章针对地铁隧道沉降的复杂性和不确定性,深入分析了地铁隧道沉降的主要影响因素;运用网络层次分析法(ANP)的超决策(Super Decisions,下称SD)软件求解方法求得各影响因素的权重;并以此作为BP神经网络的初始权重,通过训练网络对该权重进行微调;在此基础上,提出了综合考虑各因素、各层次之间相互反馈和影响的ANP-BP模型。据此模型对西安地铁隧道沉降进行预测,通过与遗传算法和粒子群算法优化BP神经网络的对比试验分析,该模型体现出了适应性强、收敛快、精度高的优势,取得了很好的预测效果。
引用
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页数：7
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