通过改进遗传算法对边坡位移预测精度进行预测。使用抚顺西露天南帮边坡的雷达位移监测数据对BP神经网络、未改进的遗传神经网络、改进后的遗传神经网络进行训练,得出预测数据,并作对比分析。结果表明:与真实测得的位移数据相比,改进后的遗传神经网络的位移预测误差最小,预测结果精度最大。

为提高BP神经网络对边坡位移的预测精度,将遗传算法的交叉算子及变异算子改进,用以优化BP神经网络的初始权值和阈值.应用改进的遗传神经网络对安家岭露天矿1270平盘边坡位移进行预测,同时应用未改进的遗传神经网络及BP神经网络作对比分析.结果表明:改进遗传算法为BP神经网络提供了进一步优化的初始权值、阈值,应用改进遗传神经网络对安家岭1270平盘边坡位移进行预测,改进遗传神经网络的预测精度与遗传神经网络及未经优化的BP神经网络相比进一步提高,是一种可行的边坡位移预测方法.