基于GA-BP算法的大坝边坡变形预测模型

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,应用遗传算法(GA)与基于误差反向传播算法(BP)相结合,构成GA-BP混合遗传算法,建立大坝边坡变形预测的遗传优化神经网络模型(GA-BP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,克服BP算法易限入局部最小问题.通过该模型对某大坝的实际观测数据进行预测,表明GA-BP模型的预测具有精度高、收敛速度快的优点,在大坝的预测方面具有应用价值.