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隧道洞室地基稳定性进化支持向量机识别 被引量：3
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作者 胡军 李俊杰 康飞 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2007年第5期703-705,共3页
针对隧道洞室地基稳定性的影响因素较多,计算复杂的情况,为了快速评价洞室地基的稳定性,选择合理的洞室开挖方案,加快施工进度,提出一种基于支持向量回归(SVR)算法的洞室地基稳定性识别方法。支持向量机(SVM)具有结构简单、学习泛化能... 针对隧道洞室地基稳定性的影响因素较多,计算复杂的情况,为了快速评价洞室地基的稳定性,选择合理的洞室开挖方案,加快施工进度,提出一种基于支持向量回归(SVR)算法的洞室地基稳定性识别方法。支持向量机(SVM)具有结构简单、学习泛化能力强等优点,采用遗传算法结合交叉验证法选择模型参数,提高了预测精度。以重庆小什字车站洞室地基为例,验证了建立的进化支持向量回归模型能够快速、准确的获取不同方案下的洞室地基安全系数,进而评价其稳定性,且预测结果比模糊神经网络预测结果要好,结果表明该方法是可行的。 展开更多
关键词 遗传算法 交叉验证法 支持向量机 隧道 洞室地基 稳定性识别
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隧道洞室地基稳定性双阶段多策略粒子群BP网络模型研究
2
作者 胡军 董建华 王凯凯 《现代隧道技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期50-57,共8页
影响隧道洞室地基稳定性的因素众多,这些因素与隧道洞室地基稳定性之间存在着复杂的非线性关系,并且常规的方法很难描述这种复杂的关系。文章提出了一种双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)优化的BP神经网络隧道洞室地基稳定性评价模型。粒... 影响隧道洞室地基稳定性的因素众多,这些因素与隧道洞室地基稳定性之间存在着复杂的非线性关系,并且常规的方法很难描述这种复杂的关系。文章提出了一种双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)优化的BP神经网络隧道洞室地基稳定性评价模型。粒子群算法具有全局优化能力强、搜索效率高等特点,算法改进后使这些特点更加突出。BP算法有很强的非线性映射能力、泛化能力,但也有收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺陷。采用双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)搜索BP模型的权值和阈值,弥补了BP模型的缺陷,提高了其预测的准确度。文章以重庆小什字车站洞室地基为例,证明了双阶段多策略粒子群算法优化的BP神经网络模型(DMPSO-BP)的可行性,并且该模型比模糊神经网络和粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)模型有更好的预测精度。 展开更多
关键词 粒子群算法 相互交流 BP神经网络 隧道洞室 地基稳定性
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改进PSO-BP算法在隧道洞室地基稳定性中的应用
3
作者 胡军 董建华 王凯凯 《公路》 北大核心 2015年第7期281-284,共4页
隧道洞室稳定性问题是一个复杂的非线性力学问题,常规的方法很难描述这种复杂的非线性关系。为及时评价隧道洞室地基的稳定性,以便采取合理的开挖方案,提出了改进PSO-BP算法对其稳定性进行预测的方法。粒子群算法具有搜索速度快、效率... 隧道洞室稳定性问题是一个复杂的非线性力学问题,常规的方法很难描述这种复杂的非线性关系。为及时评价隧道洞室地基的稳定性,以便采取合理的开挖方案,提出了改进PSO-BP算法对其稳定性进行预测的方法。粒子群算法具有搜索速度快、效率高、算法简单等优点。BP算法有很强的非线性映射能力、泛化能力等功能,但其容易陷入局部最优。采用PSO算法克服BP神经网络的缺陷,提高BP网络模型预测精度。以重庆小什字车站洞室为例,验证了改进PSO-BP算法能够快速、准确地获取不同方案下的洞室地基安全系数,且预测结果比模糊神经网络预测结果要好,证明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 粒子群 BP神经网络 隧道洞室地基 稳定性识别 应用
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