改进的BP神经网络在路基沉降预测中的应用

郭亚宇^1,2，孙立功¹，苏兆仁³

1. 陕西铁路工程职业技术学院2. 兰州交通大学土木工程学院3. 中交一航局第三工程有限公司

摘 要：针对传统的BP神经网络存在的缺点,提出了用附加动量法、自适应学习速率和L-M优化算法等几种算法进行优化。通过对比分析,证明了采用L-M优化和附加动量因子算法相结合取得了最优的预测效果。该方法克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、易陷入局部极小点的缺点。结合现场实测数据,将该优化模型与传统的BP神经网络预测模型对比,预测结果表明改进的BP神经网络在路基沉降预测中精度最高,适宜广泛采用。

关键词：神经网络;附加动量法;自适应学习速率;L-M优化算法;沉降预测;