【摘 要】
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针对神经网络的稳定性与计算精度依赖于初始权阈值,改进了标准遗传算法,采用改进遗传算法优化神经网络的初始权阈值,构建了遗传神经网络模型并应用于水电站高边坡变形位移模
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针对神经网络的稳定性与计算精度依赖于初始权阈值,改进了标准遗传算法,采用改进遗传算法优化神经网络的初始权阈值,构建了遗传神经网络模型并应用于水电站高边坡变形位移模拟预测中。实例结果表明,该模型预测精度高、简单易行、快速实用,可应用于工程实际。
The stability and accuracy of the neural network depend on the initial weight threshold, the standard genetic algorithm is improved, the initial weight threshold of the neural network is optimized by the improved genetic algorithm, and the genetic neural network model is constructed and applied to simulate the deformation and displacement of high slope of hydropower station in. The results of the example show that the model has high prediction accuracy, simple and easy to use, fast and practical, and can be applied to engineering practice.
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