基于遗传优化BP神经网络的尾矿库边坡稳定性预测

论文摘要

针对BP神经网络具有收敛速度慢以及极值容易陷入局部最小的劣势,提出使用遗传算法对BP神经网络进行改进,优化BP神经网络的权值和阈值,并将改进的算法应用于尾矿库边坡稳定性预测中.算例仿真结果表明,所提算法对尾矿库边坡稳定性预测具有较高的精确度.

论文目录

• 1 基于BP神经网络的尾矿库边坡稳定性预测
•   1.1 BP神经网络原理
•   1.2 BP神经网络尾矿库边坡稳定性预测模型构建
•     1.2.1 输入输出样本的选择
•     1.2.2 模型建立
• 2 遗传算法优化BP神经网络
• 3 算例仿真
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王蒙,王斌,王飞

关键词: 遗传算法,神经网络,尾矿库边坡

来源: 赤峰学院学报(自然科学版) 2019年11期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,自动化技术

单位: 安徽机电职业技术学院互联网与通信学院

基金: 2019年安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2019A1159),2018年度高等学校省级质量工程项目(2018jxtd077)

分类号: TP183;TD926.4

DOI: 10.13398/j.cnki.issn1673-260x.2019.11.035

页码: 113-115

总页数: 3

文件大小: 2274K

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