《表1 2种模型预测值对比》

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《基于GA-BP神经网络模型的大坝裂缝预测》

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按照样本数目规模，初始化种群数目选择50，迭代次数为20，交叉概率为0.3，变异概率为0.1，根据Kolmogrov定理，BP神经网络隐含层数目为2 N+1，最大训练步数为1 000次，学习率为0.03，训练误差为0.001，BP神经网络结构为2-5-1。依据数值分析软件进行优化计算，分别用两种神经网络模型对大坝裂缝开度进行预测，用平均误差（ME）和平均绝对误差（MAPE）来比较2种模型的预测性能，如表1、表2所示，预测曲线如图2所示。