PSO-RBFNN模型及其在岩土工程非线性时间序列预测中的应用

• 作者: 何育智 徐卫亚 梁桂兰 赵延喜
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 粒子群优化 径向基神经网络 岩土工程 非线性时间序列 预测
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 995-1000
• 页数: 6页
• 分类号: TB115
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2008.04.026

摘要

岩土工程受力变形演化是一个典型的非线性问题,其演化的高度非线性和复杂性,很难用简单的力学、数学模型描述,但可用粒子群优化径向基神经网络对岩土工程应力、位移非线性时间序列进行动态实时预测.网络径向基层的单元数通过均值聚类法确定后,所有其它参数:中心位置、形状参数、网络权值,均通过粒子群优化算法在全局空间优化确定.工程实例应用表明,该模型预测结果准确、精度高,有良好的应用前景.

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	梁桂兰	河海大学岩土工程研究所	11	362	9.0	11.0
3	何育智		3	125	3.0	3.0
4	赵延喜	河海大学岩土工程研究所	10	253	7.0	10.0