萤火虫优化算法耦合人工神经网络的膨胀土胀缩量预测
作者机构：华北水利水电大学地球科学与工程学院河南郑州450011
出 版 物：《农业与技术》 (Agriculture and Technology)
年 卷 期：2022年第42卷第21期
页 面：97-101页
摘 要：为了提高膨胀土胀缩量预测的精度,本文耦合萤火虫算法优化和BP神经网络对膨胀土胀缩量进行多因子预测。选用蒙脱石含量、液限、塑性指数、含水量、干密度、粘粒含量、上覆压力等7个膨胀变形量指标作为BP神经网络输入参数;利用萤火虫算法全局寻优的特点优化BP神经网络的初始权值与阈值;建立评价指标体系,对比分析本文模型与传统BP神经网络模型。结果表明,萤火虫算法优化的BP神经网络模型对膨胀土胀缩量的预测精度高于传统神经网络,该模型可以应用于膨胀土胀缩量预测领域。
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