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摘要:
变形监测与预报是保证边坡工程施工安全与工程质量的重要措施,但由于位移时间序列的强非线性,边坡变形预报成为非常困难的问题.自适应模糊神经推理系统(ANFIS)有优越的学习和泛化性能,而遗传算法(GA)是优秀的全局优化工具.采用遗传算法优化ANFIS参数,并编制了相应的计算程序.结合三峡工程永久船闸施工变形监测和新滩滑坡变形监测,建立了边坡变形时序分析的GA-ANFIS智能模型.为了对比该模型的预测精度,采用GA优化支持向量回归(SVR)和BP神经网络的模型参数,编制了GA-SVR及GA-BP程序,对相同的算例进行了变形预测分析.按滚动预测法对三峡永久船闸高边坡和新滩滑坡的计算结果表明,文中提出的GA-ANFIS模型能够获得比GA-SVR和GA-BP模型更高的预测精度,可以应用于边坡工程变形监测预报分析,并为类似工程提供参考.
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文献信息
篇名 边坡变形时序分析的进化-自适应神经模糊推理模型
来源期刊 北京交通大学学报 学科 工学
关键词 边坡工程 变形预测 自适应神经模糊推理系统 遗传算法 智能模型
年,卷(期) 2012,(1) 所属期刊栏目 土木建筑工程
研究方向 页码范围 56-62
页数 分类号 TU45
字数 6166字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-0291.2012.01.011
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 刘保国 北京交通大学土木建筑工程学院 64 803 15.0 25.0
2 刘开云 北京交通大学土木建筑工程学院 41 694 14.0 25.0
3 魏博 5 48 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
边坡工程
变形预测
自适应神经模糊推理系统
遗传算法
智能模型
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
北京交通大学学报
双月刊
1673-0291
11-5258/U
大16开
北京西直门外上园村3号
1975
chi
出版文献量(篇)
3626
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7
总被引数(次)
38401
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