PSO-BP神经网络在隧道围岩变形预测中的应用

• 作者: 张优 张霄 李海斌 王亚暐 翟秋柱
• 来源期刊: 路基工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 隧道工程 围岩变形预测 粒子群算法 PSO-BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 技术介绍
• 页码范围: 164-169
• 页数: 6页
• 分类号: U456.3+1
• 字数: 5165字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13379/j.issn.1003-8825.2017.05.36

摘要

针对滇西复杂地质条件下隧道围岩变形预测问题,以BP神经网络为基础,引入了改进后的粒子群算法,通过调试和改进建立了PSO-BP神经网络.该神经网络结合了粒子群算法的全局搜索能力和BP神经网络的局部搜索能力,非线性映射能力强,泛化能力强,具有一定的容错能力.计算结果表明:PSO-BP神经网络预测精度高,平均绝对误差为2.4 mm,平均相对误差为2.7％,满足隧道围岩变形预测精度的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张霄	西南交通大学地球科学与环境工程学院	9	23	3.0	4.0
2	翟秋柱		3	7	2.0	2.0
3	李海斌		2	6	2.0	2.0
4	王亚暐	西南交通大学地球科学与环境工程学院	4	6	2.0	2.0
5	张优		1	4	1.0	1.0