基于变量筛选的岩质高边坡锚杆轴力预测

• 作者: 沙勇华 陈志坚
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 岩质高边坡 变量筛选 粒子群算法 BP模型 锚杆轴力预测
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 建筑科学与工业技术
• 页码范围: 917-922
• 页数: 6页
• 分类号: U418.5+2
• 语种: 中文

摘要

锚杆轴力的演变和发展规律对评价边坡稳定性极为重要。将平均影响值MIV与传统BP模型相结合，对锚杆轴力的影响因素进行筛选。同时引入粒子群算法与遗传算法对BP模型进行优化，在筛选时间、温度和开挖等变量的基础上，建立多个锚杆轴力预测模型。研究表明，MIV变量筛选能够提高预测模型的精度和减小误差。基于MIV变量筛选的PSO-BP模型在预测精度、模型稳定性上表现最好，在边坡锚杆轴力预测中具有一定的工程应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志坚	河海大学地球科学与工程学院	96	850	18.0	26.0
2	沙勇华	河海大学地球科学与工程学院	3	2	1.0	1.0