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《地球物理学进展》2020,(3)
针对传统雷达干涉测量技术(D-InSAR)易受大气相位延迟和失相关的影响以及传统BP算法依赖于初始权值和阈值问题.本文采用了(PS-InSAR)技术对矿区地表沉降进行了监测,并提出采用遗传算法(GA)对神经网络(BP)算法的初始权值和阈值进行筛选.首先利用PS-InSAR技术获取矿区地表沉降范围和沉降值,然后将其部分结果作为遗传神经网络(GA-BP)算法的训练样本建立预测模型参数.选取宿州市矿区19景Sentinel-1A雷达数据进行实验分析,结果表明,PS-InSAR技术能够很好监测矿区地表沉降,最大沉降速率为45 mm/a.分别取训练样本数为1000、2000、3000和4000利用GA-BP算法对矿区地表沉降进行预测,得到最大残差分别为6.8 mm、0.44 mm、0.36 mm、0.28 mm;均方误差分别为3.85 mm、3.26 mm、2.98 mm、1.61 mm,表明本文提出的GA-BP算法能有效预测矿区地表沉降,并且在训练样本数量较多时预测效果和预测性能较好. 相似文献
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遗传优化神经网络方法在桥梁震害预测中的应用 总被引：5，自引：1，他引：4
本文将遗传算法与神经网络相结合,从而建立了一种高效的、实用的桥梁震害预测方法。根据遗传算法具有局部寻优的特点,为避免BP神经网络陷入局部极小值,本文将二者结合起来形成GA-BP混合算法,以GA优化神经网络的初始权值和阈值,对网络进行训练。在大量收集梁式桥震害资料的基础上,将此算法引入桥梁的震害预测中,并与传统的单独BP神经网络相比较,结果表明该方法能够有效、准确地对桥梁结构进行震害预测。 相似文献
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基于遗传算法优化神经网络权值的大坝结构损伤识别 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统 BP 神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点,本文采用基于浮点编码的遗传算法,对 BP 神经网络的初值空间进行了遗传优化。用基于浮点编码的遗传算法来优化 BP 神经网络的权值,可得到最佳初始权值矩阵,并按误差前向反馈算法,沿负梯度搜索进行网络学习。文中以混凝土重力坝结构作为算例,用结构的模态频率变化作为网络的输入向量,结构的损伤位置作为输出向量,对网络进行了训练。仿真结果表明：遗传 BP 神经网络的收敛和诊断能力优于传统 BP 神经网络,可有效地运用到大坝结构的健康诊断与损伤识别中。 相似文献
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为进一步提高大地电磁非线性反演的稳定性、运算效率及准确度,将遗传神经网络算法引入大地电磁反演.首先针对大地电磁二维地电模型建立BP（Back Propagation）神经网络基本框架进行学习训练,网络输入为已知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数;再利用遗传算法对神经网络学习训练过程进行优化,计算出多种地电模型网络连接权值和阈值的最优解;最后将最优连接权值和阈值对未知模型进行反演测试,网络输入为未知地电模型的视电阻率参数,输出为该地电模型参数.模型实验表明：遗传神经网络算法充分结合了遗传算法的全局寻优性和神经网络的局部寻优性,相比单一神经网络算法,在网络学习训练中提高了解的收敛成功率和计算速度,在反演测试中能更准确地逼近真实模型.将遗传神经网络算法与最小二乘正则化反演进行对比,理论模型和实测数据都验证了遗传神经网络算法在大地电磁反演中的可行性和有效性. 相似文献
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基于GA-BP理论的储层视裂缝密度地震非线性反演方法 总被引：2，自引：7，他引：2
基于GA-BP理论,将自适应遗传算法与人工神经网络技术(BP算法)有机地相结合,形成了一种储层裂缝自适应遗传-神经网络反演方法.这种新的方法是由编码、适应度函数、遗传操作及混合智能学习等组成,即在成像测井裂缝密度数据约束下,通过对目标问题进行编码(称染色体),然后对染色体进行选择、交叉和变异等遗传操作,使染色体不断进化,从而快速获得全局最优解.在反演执行过程中,利用地震数据和成像测井裂缝密度数据之间的非线性映射关系建立训练样本,将GA算法与BP算法有机地结合,优化三层前向网络参数;或将GA与ANFIS相结合,优化ANFIS网络参数.并采用GA算法与TS算法(Tabu Search)相结合的自适应混合学习算法,该学习算法自始至终将GA和BP两种算法按一定的概率比例进行,其概率自适应变化,以达到混合算法的均衡.这种混合算法提高了网络的收敛速度和精度.我们分别利用两个研究地区的6井和1井成像测井裂缝密度数据与地震数据之间的非线性映射关系建立训练样本,对过这两口井的测线的地震数据进行反演,获得了视裂缝密度剖面,视裂缝密度剖面上裂缝分布特征符合沉积相分布特征和岩石力学性质的变化特征.这种视裂缝密度剖面含有储层裂缝的定量信息,其误差可为油气勘探开发实际要求所允许.因此,这种新的方法优于只能作裂缝定性分析的常规裂缝地震预测方法,具有广阔的应用前景. 相似文献
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遗传BP神经网络主动AMD对偏心结构的减震控制 总被引：7，自引：0，他引：7
本文采用在结构顶层水平双向设置AMD主动控制装置的方法，对偏心结构在多向地震作用下的振动进行了遗传BP神经网络主动控制研究。首先论述了遗传BP神经网络的基本理论，然后介绍结构—AMD扭转耦联控制系统微分方程及其状态空间求解方法，最后介绍利用遗传BP神经网络对结构反应进行预测及对结构实施主动控制的方法。数值结果表明，利用遗传BP网络进行结构反应预测和控制是可行且有效的，能对结构的平动和扭转反应起到较好的减震效果。 相似文献
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边银菊 《地震学报(英文版)》2002,15(5):540-549
Introduction Artificial Neural Network (ANN) is an important branch of artificial intelligence. It is proposed on the foundation of the study on modern neural science, is a man-made network that can implement some functions based on the mans comprehensive understanding for cerebral neural network (HAN, WANG, 1997). ANN is a mathematical model of simplified human brain neural network and is used to simulate the structures and functions of human brain neural network. ANN is a complex netw… 相似文献
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基于遗传神经网络的砂土液化判别模型 总被引：4，自引：0，他引：4
针对BP人工神经网络具有易陷入局部极小等缺陷，本文提出了将遗传算法与神经网络相结合，同时优化网络结构与权值、阈值的思想。根据地震液化的实测资料，建立了砂土液化判别的遗传神经网络模型，比较计算结果证明了该模型的科学性、高效性。文中并进行主成分分析，提出液化影响的主要因素。 相似文献
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为满足地球物理资料反演解释的高精度、快速、稳定的要求,本文结合免疫遗传算法寻优速度快和BP神经网络反演不依赖初始模型等优点,设计了一种将BP神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的全局优化反演策略,并将该策略成功地应用于二维高密度电法数据反演.利用免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,简称IGA)对神经网络的反演参数进行同步优化,提高了电阻率反演的精度.仿真和实验结果验证设计的全局优化反演策略取得了较好的效果,通过与线性反演方法和BP法以及遗传神经网络法等反演方法进行比较,得出该方法具有反演精度更高,反演时间更短等显著优势的结论. 相似文献
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控制路基沉降是公路工程中的一个关键技术问题,而路基沉降与其影响因素之间存在着线性、非线性关系。当输入自变量较多时,用传统神经网络建模容易出现过拟合现象,导致网络模型预测精度较低。针对此问题,本文用遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化,同时讨论遗传参数的设定对输出结果的影响。通过对成南高速的实测数据进行仿真,试验结果表明:优化后的BP神经网络具有较高的预测精度,预测效果明显优于传统神经网络模型的输出结果,该预测方法可作为高速公路路基长期沉降预测的一种有效辅助手段。 相似文献