基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测

	基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测
	钟国强 1; 王浩 1; 李莉 2; 王成汤 1; 谢壁婷 1
刊名	岩土力学
	2019
卷号	000 期号:002 页码:792
关键词	混合蛙跳算法广义回归神经网络平滑因子灰色相关度分析沉降预测
ISSN号	1000-7598
英文摘要	为可靠预测基坑周边地表沉降的发展趋势,提出了一种基于混合蛙跳算法和广义回归神经网络模型的基坑地表最大沉降预测模型(SFLA-GRNN模型)。首先,在沉降机制分析并初选输入变量集的基础上,利用灰色相关度分析对模型输入、输出变量的相关性进行量化,并剔除与输出变量相关性明显偏小的输入变量;其次,利用混合蛙跳算法(SFLA)对广义回归神经网络模型(GRNN)的平滑因子进行优化确定,减少人为因素对模型精度和泛化能力的不良影响;最后,利用筛选得到的输入变量集建立基坑地表最大沉降预测的广义回归神经网络模型。实例应用及对比计算结果表明,基于灰色相关度的输入变量筛选和基于混合蛙跳算法的平滑因子优化均能够有效提高广义回归神经网络模型的精度和泛化能力,以上结论可为类似变形预测提供参考。
语种	英语
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.198/handle/2S6PX9GI/26301]
专题	中科院武汉岩土力学所
作者单位	1.中国科学院武汉岩土力学研究所 2.中国船舶重工集团公司第722所
推荐引用方式 GB/T 7714	钟国强,王浩,李莉,等. 基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测[J]. 岩土力学,2019,000(002):792.
APA	钟国强,王浩,李莉,王成汤,&谢壁婷.(2019).基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测.岩土力学,000(002),792.
MLA	钟国强,et al."基于SFLA-GRNN模型的基坑地表最大沉降预测".岩土力学 000.002(2019):792.