發(fā)布時間：2018-11-29 07:53

【摘要】：針對灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型初始化權(quán)值和閾值的隨機(jī)性導(dǎo)致易產(chǎn)生誤差積累和過擬合的缺陷,該文利用遺傳算法的全局優(yōu)化能力訓(xùn)練灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的權(quán)值和閾值,構(gòu)建了基于遺傳算法的灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超高層建筑物變形預(yù)測模型。結(jié)合長沙北辰新河A1超高層建筑變形監(jiān)測實例,用該文所提模型與灰色人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分別進(jìn)行變形數(shù)據(jù)的處理分析和預(yù)測。實驗結(jié)果表明,該文提出的模型具有更好的預(yù)測精度,預(yù)測趨勢也更加逼近實際測量結(jié)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.
【作者單位】： 北京建筑大學(xué);北京市勘察設(shè)計研究院;北京市第三建筑工程有限公司;
【基金】：中國住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部科學(xué)技術(shù)項目(2015-K8-050)
【分類號】：TP183;TU196.1

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本文編號：2364391