隧道洞室地基稳定性双阶段多策略粒子群 BP网络模型研究

• 作者: 王凯凯 胡军 董建华
• 来源期刊: 现代隧道技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 相互交流 BP神经网络 隧道洞室 地基稳定性
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 分析与计算
• 页码范围: 50-57
• 页数: 8页
• 分类号: TU470
• 字数: 5250字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13807/j.cnki.mtt.2017.03.008

摘要

影响隧道洞室地基稳定性的因素众多,这些因素与隧道洞室地基稳定性之间存在着复杂的非线性关系,并且常规的方法很难描述这种复杂的关系.文章提出了一种双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)优化的BP神经网络隧道洞室地基稳定性评价模型.粒子群算法具有全局优化能力强、搜索效率高等特点,算法改进后使这些特点更加突出.BP算法有很强的非线性映射能力、泛化能力,但也有收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺陷.采用双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)搜索BP模型的权值和阈值,弥补了BP模型的缺陷,提高了其预测的准确度.文章以重庆小什字车站洞室地基为例,证明了双阶段多策略粒子群算法优化的BP神经网络模型(DMPSO-BP)的可行性,并且该模型比模糊神经网络和粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)模型有更好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡军	辽宁科技大学土木工程学院	29	118	6.0	9.0
2	董建华	辽宁科技大学土木工程学院	6	5	1.0	2.0
3	王凯凯	辽宁科技大学土木工程学院	9	14	3.0	3.0