巷道围岩松动圈预测的进化神经网络法

摘要：

针对简单遗传算法收敛速度慢、易早熟的缺点,从编码、初始群体生成及遗传算子等方面对其进行了改进,提出了一个收敛速度快、性能良好的算法,并通过仿真实验证明了该算法的性能.把该算法用于神经网络的结构及学习参数的进化学习,建立了一个进经神经网络模型.最后,用该模型对巷道围岩松动圈厚度进行了预测研究,结果证明,该进化神经网络模型拟合性能及推广预测性能均令人满意.

关键词： 遗传算法 进化神经网络 松动圈厚度 预测 巷道围岩

作者: 高玮 郑颖人

作者单位: 后勤工程学院土木工程系(重庆)

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国岩石力学与工程学会重庆分会第五届岩石力学与工程学术讨论会

会议地点: 重庆

会议语种:中文

页码: 42-45

在线出版日期: 2002-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）