基于遗传算法的神经网络在桩基检测中的应用研究
100 积分
50
评分
4.6 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 327KB
- 页数 4P
- 阅读 61
- 下载 26
为了实现桩身完整性的智能分类,并减少人为因素造成的误判,文章建立适用于桩基完整性检测的基于遗传算法的BP神经网络模型,运用MATLAB软件对模型进行模拟,并求出模型的可行性的解,从而实现对不同类型桩身的完整性智能辨别的功能,最后再通过测试样本对模型的正确性进行验证。测试样本中的预测结果与理想结果非常接近,通过计算得出测试样本的仿真误差为0.1538,训练样本的仿真误差为0.092644。结果表明,基于遗传算法的BP神经网络模型能过较好的对桩身完整性进行分类,并且在减少桩型误判的情况下,又提高了效率,在实际工程中具有良好的应用前景。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于遗传算法的神经网络在桩基检测中的应用研究 327KB
基于遗传算法的BP神经网络模型在桩孔质量检测中的应用 1.7MB
基于遗传算法的BP神经网络模型在桩孔质量检测中的应用 596KB
遗传算法优化BP神经网络的信号检测 173KB
基于遗传算法的改进BP神经网络模型在水质评价中的应用 396KB
基于遗传算法的BP神经网络在水利定额编制中的应用 283KB
基于神经网络的中央空调遗传算法优化研究 836KB
基于遗传算法优化BP神经网络的电解碲电源 3.2MB
神经网络结合遗传算法在建筑优化设计中的应用 318KB
神经网络结合遗传算法在建筑优化设计中的应用 194KB