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基于鸟群优化BP神经网络的滑坡处治后变形预测
被引量：
7
1
作者
曹小燕
满新耀
+2 位作者
汪继平
麦荣章
郭云开
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第5期27-31,共5页
滑坡变形程度是判断处治后滑坡是否稳定的关键评价指标,开展处治后滑坡变形预测可提前掌握滑坡稳定性情况,有利于滑坡失稳风险分析,便于开展地质灾害防灾减灾工作。为了准确预测处治后滑坡变形情况,本文提出了一种采用鸟群算法(BSA)优...
滑坡变形程度是判断处治后滑坡是否稳定的关键评价指标,开展处治后滑坡变形预测可提前掌握滑坡稳定性情况,有利于滑坡失稳风险分析,便于开展地质灾害防灾减灾工作。为了准确预测处治后滑坡变形情况,本文提出了一种采用鸟群算法(BSA)优化BP神经网络的滑坡变形预测方法,借助BSA-BP神经网络构建了广西某高速公路滑坡变形预测模型,对比分析了BSA-BP神经网络与BP神经网络的预测结果。结果表明,BSA-BP神经网络预测结果的均方误差和相关系数分别为0.0534和0.9976,BP神经网络预测结果的均方误差和相关系数分别为2.2256和0.968,鸟群算法可有效提高BP神经网络模型的预测精度,能有效应用于处治后滑坡变形预测,研究结果可为处治后滑坡失稳风险预测提供参考。
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关键词
滑坡
bsa
-
bp
神经网络
鸟群算法
变形预测
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职称材料
五岳抽水蓄能电站地下厂房初始地应力反演及围岩稳定性分析
被引量：
4
2
作者
任斌
张帆
+4 位作者
李永生
周永健
张卓睿
陈凯
刘云
《水电能源科学》
北大核心
2023年第5期117-120,198,共5页
河南五岳抽水蓄能电站地下厂房洞室群结构复杂,主厂房最大跨度26.0 m,高55.1 m,为大型地下洞室。岩体结构面发育,强度低,断层f1贯穿三大厂房,安全问题突出,需分析其开挖后围岩的稳定性。为此,使用FLAC3D程序建立地质模型,采用BSA-BP神...
河南五岳抽水蓄能电站地下厂房洞室群结构复杂,主厂房最大跨度26.0 m,高55.1 m,为大型地下洞室。岩体结构面发育,强度低,断层f1贯穿三大厂房,安全问题突出,需分析其开挖后围岩的稳定性。为此,使用FLAC3D程序建立地质模型,采用BSA-BP神经网络反演计算了该区的初始地应力场,而后进行地下厂房开挖的模拟计算,分析了围岩应力场、位移场及塑性区发育分布规律,结果表明地下厂房洞室群围岩基本稳定,但在断层发育部位及母线洞两端存在局部变形破坏的可能。研究成果可为该工程设计、施工提供指导,也可为同类工程提供参考。
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关键词
抽水蓄能电站
地下厂房洞室群
FLAC3D
地应力反演
bsa
-
bp
神经网络
围岩稳定性
下载PDF
职称材料
题名
基于鸟群优化BP神经网络的滑坡处治后变形预测
被引量：
7
1
作者
曹小燕
满新耀
汪继平
麦荣章
郭云开
机构
广西交通投资集团有限公司
长沙理工大学测绘遥感应用技术研究所
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第5期27-31,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(41671498)。
文摘
滑坡变形程度是判断处治后滑坡是否稳定的关键评价指标,开展处治后滑坡变形预测可提前掌握滑坡稳定性情况,有利于滑坡失稳风险分析,便于开展地质灾害防灾减灾工作。为了准确预测处治后滑坡变形情况,本文提出了一种采用鸟群算法(BSA)优化BP神经网络的滑坡变形预测方法,借助BSA-BP神经网络构建了广西某高速公路滑坡变形预测模型,对比分析了BSA-BP神经网络与BP神经网络的预测结果。结果表明,BSA-BP神经网络预测结果的均方误差和相关系数分别为0.0534和0.9976,BP神经网络预测结果的均方误差和相关系数分别为2.2256和0.968,鸟群算法可有效提高BP神经网络模型的预测精度,能有效应用于处治后滑坡变形预测,研究结果可为处治后滑坡失稳风险预测提供参考。
关键词
滑坡
bsa
-
bp
神经网络
鸟群算法
变形预测
Keywords
landslide
bsa
-
bp
neural network
bird swarm algorithm
deformation prediction
分类号
P258 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
五岳抽水蓄能电站地下厂房初始地应力反演及围岩稳定性分析
被引量：
4
2
作者
任斌
张帆
李永生
周永健
张卓睿
陈凯
刘云
机构
河南新华五岳抽水蓄能发电有限公司
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
出处
《水电能源科学》
北大核心
2023年第5期117-120,198,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41977252)
地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室自主探索课题(SKLGP2020Z001)
新华水力发电有限公司科研项目(XHWY-2020-DL-KY01)。
文摘
河南五岳抽水蓄能电站地下厂房洞室群结构复杂,主厂房最大跨度26.0 m,高55.1 m,为大型地下洞室。岩体结构面发育,强度低,断层f1贯穿三大厂房,安全问题突出,需分析其开挖后围岩的稳定性。为此,使用FLAC3D程序建立地质模型,采用BSA-BP神经网络反演计算了该区的初始地应力场,而后进行地下厂房开挖的模拟计算,分析了围岩应力场、位移场及塑性区发育分布规律,结果表明地下厂房洞室群围岩基本稳定,但在断层发育部位及母线洞两端存在局部变形破坏的可能。研究成果可为该工程设计、施工提供指导,也可为同类工程提供参考。
关键词
抽水蓄能电站
地下厂房洞室群
FLAC3D
地应力反演
bsa
-
bp
神经网络
围岩稳定性
Keywords
pumped storage power station
underground powerhouse caverns
FLAC3D
geostress inversion
bsa
-
bp
neural network
surrounding rock stability
分类号
TV698.12 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于鸟群优化BP神经网络的滑坡处治后变形预测
曹小燕
满新耀
汪继平
麦荣章
郭云开
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023
7
下载PDF
职称材料
2
五岳抽水蓄能电站地下厂房初始地应力反演及围岩稳定性分析
任斌
张帆
李永生
周永健
张卓睿
陈凯
刘云
《水电能源科学》
北大核心
2023
4
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
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