针对已有的遗传BP神经网络土地利用变化预测模型存在BP神经网络隐层节点不易确定、创建过程烦琐等问题,本文利用输入层与隐藏层神经节点数量关系原理确定隐层节点,在Sheffield工具箱环境下进行遗传算法的编程,简化遗传BP神经网络土地利用变化预测模型的创建.结果表明,利用输入层和隐含层节点数量关系创建的遗传BP神经网络土地利用变化预测模型,可以实现土地利用变化的预测,而且在效率和精度上均优于传统BP神经网络模型,且操作简便.
根据软土三轴试验成果和神经网络技术建立不同应力路径下软土BP模型和软土蠕变BP模型,并通过独立试验数据验证模型的可靠性,说明神经网络模型可以作为土体建模的有效路径。通过不同训练方案的对比预测可知:作为软土变形试验的一种补充手段,神经网络模型更适用数据内插的预测。另外,训练样本的多少和可靠性对模型精度影响显著。
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