基于PSO-BP神经网络盾构掘进参数预测研究

• 作者: 朱垚锋
• 来源期刊: 建筑机械化
• 学科: 工学
• 关键词: 盾构 掘进参数 预测 粒子群算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 设计研究
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TU621
• 字数: 3474字
• 语种: 中文

摘要

以珠海某城际铁路盾构隧道施工建设为背景,结合已采集的盾构施工数据,采用粒子群优化算法对BP神经网络算法中的连接权值和阈值进行优化,建立了PSO-BP神经网络盾构掘进参数预测模型,并对建立的模型和预测结果进行验证,为后续复合地层盾构掘进参数的选取提供一定参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱垚锋		3	2	1.0	1.0