10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20191119
基于改进粒子群算法和神经网络的智能位移反分析法及其应用
为确定工程计算所需的围岩力学参数,提出一种基于改进粒子群算法和BP神经网络的智能位移反分析方法,结合工程现场量测到的围岩位移信息,实现对隧道围岩力学参数的反演.该方法利用正交和均匀试验设计方法获得训练样本,在动态改变惯性权重的同时加入粒子位置自适应变异,对标准粒子群算法进行改进,并利用改进算法对BP神经网络权值和阈值进行优化,提高网络训练速度和预测精度;再利用该神经网络建立起待反演参数与实测位移值间的非线性关系,结合改进粒子群算法搜索最优反演参数.将此方法应用于里岩垄隧道YK11+150断面反分析中,比较计算位移值和实测位移值,其平均相对误差为5.35％,表明该方法是可行的.
隧道工程、位移反分析、粒子群优化算法、BP神经网络
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U452(隧道工程)
国家自然科学基金资助项目51678071
2020-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
2181-2190
