基于粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的隧道圍巖位移反演分析

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內(nèi)容簡介

　　針對無錫惠山隧道巖體破碎、圍巖穩(wěn)定性差等特點，基于長期現(xiàn)場監(jiān)測變形位移數(shù)據(jù)，借助粒子群算法的參數(shù)優(yōu)化功能，利用Maflab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱編制了優(yōu)化PSO--BP隧道位移反分析系統(tǒng)。PSO--BP系統(tǒng)利用正交試驗設計和有限元方法獲得學習樣本，再通過粒子群算法搜索最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡模型參數(shù)。用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型建立待反參數(shù)與實測位移之間的非線性映射關系，最后用粒子群算法從全局空間上搜索最優(yōu)反演參數(shù)。克服了普通智能優(yōu)化算法收斂速度慢、正分析計算量大等缺陷，具有全局優(yōu)化特性。將模型應用于惠山隧道Ⅳ級圍巖斷面zK6+485的反分析中，計算結(jié)果與實測值對比表明采用PS0-BP預測模型進行隧道位移預測是可行的。

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