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对已有的BP神经网络预测方法做了进一步的改进,通过对比选取了最优的网络训练模式和传递函数;利用反复训练和统计学原理推导了适用于确定单个隐含层神经元个数的解析式,并提出了与其相适应的归一化方法、最优归一区间和最优隐层神经元个数的取值范围;指出当输入神经元大于3个时,采用具有双隐含层结构的BP神经网络进行预测的效果远好于单个隐含层结构。对隧道结构整体沉降进行了预测,效果满意,为合理选择后续施工工艺提供了依据。
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第
37
卷第
1
期
2011
年
1
月
北京工业大学学报
JOURNAL
OF
BEIJING UNIVERSITY
OF
TECHNOLOGY
Vol.
37
No.l
Jan.2011
BP
神经网络预测方法的改进及其在隧道
长期沉降预测中的应用
杨茜
(北京交通大学土木建筑工程学院,北京
100044)
摘
要:对已有的
BP
神经网络预测方法做了进一步的改进,通过对比选取了最优的网络训练模式和传递函数;
利用反复训练和统计学原理推导了适用于确定单个隐含层神经元个数的解析式,并提出了与其相适应的归一化
方法、最优归一区间和最优隐层神经元个数的取值范围;指出当输入神经元大于
3
个时,采用具有双隐含层结构
的
BP
神经网络进行预测的效果远好于单个隐含层结构.对隧道结构整体沉降进行了预测,效果满意,为合理选
择后续施工工艺提供了依据.
关键词:隧道沉降;预测方法;神经网络
中图分类号:
TU
443
文献标志码
:A
文章编号:
0254
-0037(2011)01
-0092
-06
神经元网络理论试图模拟人脑的基本特性如自组织、自适应、容错性等,尤其在处理信息复杂、背景模
糊、推理规则不明确的问题时,更具有独特的优越性,因此,也广泛应用于工程建设领域.汤梅芳等
[IJ
指出
BP
神经网络能很好地反映悬浮桩复合地基的沉降情况,能充分考虑沉降的非线性;王志亮等
[2]
用改进的
BP
神经网络预测高速公路沉降,能满足工程实际要求;安宁
[3]
利用
BP
神经网络能较为准确地预测黄土
湿陷系数;淤永和等
[4]
采用基于
Levenberg-Marquardt
的
BP
神经网络法对高填方地基沉降进行预测,网络
计算值与实测值十分接近;贺明侠等
[5]
指出动量
BP
神经网络算法非常适用于路基沉降预测问题的研究,
对未来的沉降预测起到跟踪作用;刘红兵等
[6]
考虑地层的地质参数和力学参数,用
BP
神经网络预测城市
隧道开挖引起的地表沉降效果良好;碟继立等
[7]
指出神经网络预测方法可应用与盾构施工隧道地面的长
期沉降,考虑到了时间效应,可预测任意时间的地表沉降等.尽管以上研究都取得了较好的效果,仍存在
数据预处理的不精确、归一区间的范围化、学习算法的收敛速度较慢、隐含层均为
1
个、节点个数选取困难
等问题,这样会使计算过程性能不稳定以及结果不精确.针对以上问题,本文对隐含层数、节点个数、归一
区间进行了改进,为隧道结构的变形预测提供进一步的理论依据.
1
网络数据预处理方法的改进
利用人工神经网络方法进行隧道地表沉降量预测,
BP
网络结构的设计包括:输入变量和输出变量的
确定(即输入层和输出层神经元数的确定)
;隐含层数目及每个隐含层的神经元数目的确定;网络数据的
预处理;传递函数的选取;训练方法及其参数的选择.
网络输入变量选取通常遵循
2
条准则:一是选择的自变量应是那些与预测对象密切相关的因素;二是
所选择的自变量之间不能有较强的线性关系.同时输入层起缓冲存储器的作用,网络的输入个数一般应
等于应用问题的输入数.
本文选取的传输函数为双曲正切函数,收敛速度较快,且训练结果与目标向量更为接近,训练误差较
小.针对隧道结构整体沉降预测的实际情况,选择了收敛速度最快且训练次数最少的训练函数麦夸特法.
收稿日期:
2009
-0
5-10.
基金项目:国家"九七三"计划资助项目
(2010CD732102)
.
作者简介:杨
茜(1
973
一)
.女,河北博野人,副教授,博士生.
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