基于PSO-BP神经网络的砂岩三轴抗压强度预测

• 作者: 晏斌 朱千凡 胡鹏 郭永成
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 三场耦合作用 三轴抗压强度 粒子群算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 灾害与防治
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TU458
• 字数: 2535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2019.03.011

摘要

为研究砂岩在水和温度作用下的抗压强度特性,以三峡库区砂岩为研究对象,进行温度场、渗流场、应力场耦合试验研究,建立了粒子群优化BP神经网络(PSO-BPNN)预测模型,该模型考虑了影响砂岩抗压强度的多种因素(温度、孔隙水压等),预测砂岩三轴抗压强度值.较传统BP神经网络(BPNN)模型,PSO-BP神经网络模型能够更好地预测三场耦合作用下砂岩的抗压强度变化特征,预测精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭永成	三峡大学土木与建筑学院	31	115	7.0	9.0
10	胡鹏	三峡大学土木与建筑学院	12	19	2.0	4.0
11	朱千凡	三峡大学土木与建筑学院	4	3	1.0	1.0
12	晏斌	三峡大学土木与建筑学院	7	12	2.0	3.0