基于遗传算法改进BP神经网络的桩基横向承载力预测

针对传统BP神经网络在桩基横向承载力预测中存在的局限性,如易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,该文提出一种基于遗传算法(GA)改进的BP神经网络模型。该模型利用遗传算法优化初始权重和偏置,以提高预测精度和模型泛化能力。选取影响桩基横向承载力的关键因素作为输入参数:桩径、荷载的偏心距、桩入土深度及土的不排水抗剪强度。通过训练与测试,对比分析传统BP神经网络模型和基于遗传算法改进的BP神经网络模型的预测效果。结果表明,GA-BP模型在测试集上的相对误差平均值降低至2.53%,明显优于BP模型的6.44%。此外,GA-BP模型未出现过度拟合现象,表明其在捕捉数据潜在模式和泛化新样本方面表现出色。综上所述,基于遗传算法优化的BP神经网络为横向受荷桩承载力的准确预测提供一种有效途径,对于工程实践具有一定的指导意义和应用价值。