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摘要:
针对无锡惠山隧道岩体破碎、围岩稳定性差等特点,基于长期现场监测变形位移数据,借助粒子群算法的参数优化功能,利用Matlab神经网络工具箱编制了优化PSO-BP隧道位移反分析系统.PSO-BP系统利用正交试验设计和有限元方法获得学习样本,再通过粒子群算法搜索最优的神经网络模型参数.用BP神经网络模型建立待反参数与实测位移之间的非线性映射关系,最后用粒子群算法从全局空间上搜索最优反演参数.克服了普通智能优化算法收敛速度慢、正分析计算量大等缺陷,具有全局优化特性.将模型应用于惠山隧道Ⅳ级围岩断面ZK6+485的反分析中,计算结果与实测值对比表明采用PSO-BP预测模型进行隧道位移预测是可行的.
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文献信息
篇名 基于粒子群优化BP神经网络的隧道围岩位移反演分析
来源期刊 水利与建筑工程学报 学科 交通运输
关键词 隧道工程 位移反分析 BP神经网络 粒子群优化算法
年,卷(期) 2010,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 16-20
页数 分类号 U451.2
字数 4103字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-1144.2010.04.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱珍德 温州大学建筑与土木工程学院 125 2249 28.0 43.0
5 郝振群 河海大学岩土工程研究所 3 45 3.0 3.0
6 王士宏 4 45 3.0 4.0
7 杨喜庆 河海大学岩土工程研究所 1 28 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
隧道工程
位移反分析
BP神经网络
粒子群优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水利与建筑工程学报
双月刊
1672-1144
61-1404/TV
大16开
陕西杨凌渭惠路23号(水科所校区)
1991
chi
出版文献量(篇)
4091
总下载数(次)
1
总被引数(次)
19760
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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