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改进PSO-BP算法在隧道洞室地基稳定性中的应用
1
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。
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关键词
粒子群
BP神经网络
隧道
洞室
地基
稳定性识别
应用
原文传递
题名
改进PSO-BP算法在隧道洞室地基稳定性中的应用
1
作者
胡军
董建华
王凯凯
机构
辽宁科技大学矿业工程学院
出处
《公路》
北大核心
2015年第7期281-284,共4页
基金
国家自然科学基金
项目编号50979014
+2 种基金
辽宁省教育厅基金项目
项目编号L2011040
辽宁科技大学科研基金项目
文摘
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。
关键词
粒子群
BP神经网络
隧道
洞室
地基
稳定性识别
应用
Keywords
particle swarm
BP neural network
tunnel cavern foundation
stability identification
分类号
U453.2 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进PSO-BP算法在隧道洞室地基稳定性中的应用
胡军
董建华
王凯凯
《公路》
北大核心
2015
0
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