改进灰色人工神经网络模型的超高层建筑变形预测

发布时间：2018-11-29 07:53

【摘要】：针对灰色人工神经网络模型初始化权值和阈值的随机性导致易产生误差积累和过拟合的缺陷,该文利用遗传算法的全局优化能力训练灰色人工神经网络模型的权值和阈值,构建了基于遗传算法的灰色人工神经网络超高层建筑物变形预测模型。结合长沙北辰新河A1超高层建筑变形监测实例,用该文所提模型与灰色人工神经网络模型分别进行变形数据的处理分析和预测。实验结果表明,该文提出的模型具有更好的预测精度,预测趋势也更加逼近实际测量结果。
[Abstract]:Aiming at the randomness of initialization weight and threshold of grey artificial neural network model, it is easy to produce error accumulation and over-fitting. In this paper, the weight and threshold of grey artificial neural network model are trained by the ability of global optimization of genetic algorithm. A grey artificial neural network model for predicting the deformation of super tall buildings based on genetic algorithm is established. Combined with the deformation monitoring example of Beichen Xinhe A1 super high-rise building in Changsha, the deformation data processing and prediction are carried out by using the proposed model and the grey artificial neural network model respectively. The experimental results show that the proposed model has better prediction accuracy and the prediction trend is closer to the actual measurement results.
【作者单位】： 北京建筑大学;北京市勘察设计研究院;北京市第三建筑工程有限公司;
【基金】：中国住房和城乡建设部科学技术项目(2015-K8-050)
【分类号】：TP183;TU196.1

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本文编号：2364391