[发明专利]一种基于GA算法和BP神经网络的滑坡变形预测方法在审
| 申请号： | 201811252740.9 | 申请日： | 2018-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN111105027A | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 刘天霸;黄鑫;梁涛;刘尊言;孙贵鑫 | 申请（专利权）人： | 航天科工惯性技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100074 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于GA算法和BP神经网络的滑坡变形预测方法，包括：获取滑坡变形监测数据，并进行预处理；将预处理后的滑坡变形监测数据分为训练样本数据和预测样本数据；采用GA算法优化BP神经网络的网络结构；将所述训练样本数据输入至所述BP神经网络，并采用GA算法对所述BP神经网络进行训练，获得最优网络结构；将所述预测样本数据输入至训练后的BP神经网络进行滑坡变形预测，获得预测结果；该方法能够有效提高滑坡变形预测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 ga 算法 bp 神经网络 滑坡 变形 预测 方法 | ||
【主权项】：
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