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

作者：肖前,李灿,彭岳,邱琼,张艳涛

摘要：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。

发文机构：中建隧道建设有限公司 中国空气动力研究与发展中心

关键词：植被混凝土泥沙侵蚀模量人工神经网络遗传算法vegetation concretesediment erosion modulusartificial neural networkgenetic algorithm

分类号： TU4[建筑科学—土工工程]