基于GA—BP算法的大坝边坡变形预测模型

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关键词：大坝变形预测；Ｐ神经网络；Ｂ遗传算法；－Ｐ模型ＧＡＢ
中图分类号：２８Ｐ５文献标识码：Ａ文章编号：０６７４（０００ —０３０１０ —９９２１）１０１—４
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（ｃｏｌｆＧｅｍａｉｓＳｈｏｏｔｃ，ＬｉｏｉｇＴｅｈＯｏｙＵｎｖｒｉｙＦｘｎ１３０ｏａｎｎｃｎｌｇｉｅｓｔ，ｕｉ２００，Ｃｈｎ）ｉａ
度法
１概况在大坝的运营期间，于大坝变形受诸多外界由因素的影响，种因素间相互关系复杂，各预测的准性对大坝安全评估起着重要作用，因此，预测方法
第１卷第１９期
２１００年２月
测来自百度文库
绘
工
程
Ｖｏ．９Ｎ．１１ｏ１
ＥＮＧＩＥＮＥＲＩＮＧＵＲＶＥＹＩＯＦＳＮＧＡＮＤ【ＡＰＰＮＧＩ
Ｆｂ，００ｅ．２１
基于ＧＡ— Ｐ算法的大坝边坡变形预测模型Ｂ
秦真珍，杨帆，胜林，黄徐佳
（宁工程技术大学测绘与地理科学学院，辽辽宁阜新１３０）２００
摘
要：针对大坝安全预测采用传统的统计模型、确定性模型和混合模型存在的不足，用遗传算法（应ＧＡ）与基于误
差反向传播算法（Ｐ相结合，Ｂ）构成ＧＡＢ－Ｐ混合遗传算法，立大坝边坡变形预测的遗传优化神经网络模型（Ａ－Ｐ建ＧＢ
模型）。该模型利用神经网络的非线性映射能力、网络推理和预测功能及遗传算法的全局优化特征，服Ｂ克Ｐ算法易限人局部最小问题。通过该模型对某大坝的实际观测数据进行预测，明ＧＡＢ表－Ｐ模型的预测具有精度高、收敛速度快的优点，大坝的预测方面具有应用价值。在
ＡｂｔａｔＩｉｗｆｔｅｆｃｈｔｔｅｔａｉｉｎｌｍｏｅｕｈａｔｔｓｉａｄｌｄｔｒｎｓｉｏｅｎｓｒｃ：ｎｖｅｏｈａｔｔａｈｒｄｔｏａｄｌｓｃｓｓａｉｔｌｍｏｅ，ｅｅｍｉｉｔｃｍｄｌａｄｃｍｉｅｄｌｎｔｅｄｍａｅｙｆｒｃｓｓｉｓｆｉｉｎ，ｈａｅｏｂｎｄｔｅｇｎｔｌｏｉｈ（ｘｄｍｏｅｈａｓｆｔｏｅａｔｉｎｕｆｃｅｔｔｅｐｐｒｃｍｉｅｈｅｅｉａｇｒｔｍＧＡ）ｔｉｃｗｉｈ