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基于PSO-BP神经网络盾构掘进参数预测研究
被引量：
2
Study on the Prediction of Shield Tunneling Parameters Based on PSO-BP Neural Network
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摘要
以珠海某城际铁路盾构隧道施工建设为背景,结合已采集的盾构施工数据,采用粒子群优化算法对BP神经网络算法中的连接权值和阈值进行优化,建立了PSO-BP神经网络盾构掘进参数预测模型,并对建立的模型和预测结果进行验证,为后续复合地层盾构掘进参数的选取提供一定参考。
作者
朱垚锋
ZHU Yao-feng
机构地区
中铁十六局集团有限公司
出处
《建筑机械化》
2020年第6期68-71,共4页
Construction Mechanization
关键词
盾构
掘进参数
预测
粒子群算法
BP神经网络
分类号
TU621 [建筑科学—建筑技术科学]
引文网络
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