基于遗传算法的神经网络对植被混凝土坡面泥沙侵蚀量预测

发布时间：2023-08-08 19:39

　　植被混凝土的泥沙侵蚀模量是体现其坡面抗冲刷性能的重要指标,建立人工神经网络模型能够预测泥沙侵蚀模量。本文通过遗传算法对人工神经网络模型作出优化,提升预测效果。将降雨强度、坡率和降雨历时作为输入变量,泥沙侵蚀量作为输出变量,通过评价多个BP人工神经网络模型确定了隐含层节点数为5。之后建立了系列BP人工神经网络模型和GA-BP混合模型,利用54组数据训练学习后,发现GA-BP混合模型(训练集R2=0. 99978,测试集R2=0. 99929)比BP人工神经网络模型(训练集R2=0. 99793,测试集R2=0. 99562)预测效果更好。此结果说明GA-BP混合模型能够较好应用于植被混凝土泥沙侵蚀模量的预测工作中。

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【文章目录】：
0 引言
1 试验及样本数据
    1.1 试验过程
    1.2 样本数据
2 模型建立
    2.1 人工神经网络
    2.2 GA-BP混合模型
3 模型预测结果对比分析
4 结论



本文编号：3840363