粒子群优化-BP神经网络对岩爆的预测

• 作者: 刘桃根 张强 王伟
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 岩爆预测 粒子群优化(PSO) BP神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 41-45,56
• 分类号: TU457
• 字数: 4177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-948X.2011.06.011

摘要

岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟	河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室	153	1544	22.0	32.0
5	张强	河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室	22	65	5.0	7.0
9	刘桃根	河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室	4	29	2.0	4.0