位移反分析的APSO-WNN模型研究及应用

• 作者: 张明鸣 徐卫亚 梁桂兰 韦杰
• 来源期刊: 岩石力学与工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 岩石力学 位移反分析 小波神经网络 粒子群算法 弹性模量 三峡工程
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1251-1257
• 页数: 7页
• 分类号: TU45
• 字数: 5921字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6915.2007.06.022

摘要

用改进粒子群优化算法对小波神经网络进行优化,从而提出改进粒子群算法优化小波神经网络模型(APSO-WNN).该模型具有小波变换的良好时频局域化性质、良好时域和频域分辨能力及传统神经网络的自学习功能;同时用改进的粒子群优化法进行全局最优搜索,快速收敛到全局最优解,使其具有良好的逼近能力、容错能力和较强的鲁棒性.因此,该计算模型适合解决具有复杂非线性和模糊性特点的岩土工程问题.为证明该模型的优越性,同时将该计算模型与传统遗传算法神经网络用于三峡船闸高边坡4种介质弹性模量的位移反分析计算,结果表明不论是优化精度还是收敛时间,该算法都较遗传算法有明显提高.最后利用APSO-WNN反演的弹性模量参数进行测点位移预测,预测表明各个测点的计算位移值与监测值吻合较好,说明该模型在岩土工程位移反分析中具有良好的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐卫亚	河海大学岩土工程研究所	291	8909	54.0	79.0
2	韦杰	河海大学岩土工程研究所	7	77	5.0	7.0
3	张明鸣	河海大学岩土工程研究所	5	169	4.0	5.0
4	梁桂兰	河海大学岩土工程研究所	11	362	9.0	11.0