| 边坡变形预测的群体智能模型 |
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| 引用本文： | 赵洪波. 边坡变形预测的群体智能模型[J]. 岩石力学与工程学报, 2006, 25(8): 1664-1669 |
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| 作者姓名： | 赵洪波 |
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| 作者单位： | 河南理工大学,土木工程学院,河南,焦作,454001;中国科学院,岩土力学重点实验室,湖北,武汉,430071 |
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| 基金项目： | 中国科学院重点实验室基金;浙江省高等学校青年教师资助计划 |
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| 摘 要： | 变形是岩土工程结构反馈出的重要信息，变形监测对指导施工具有重要意义。如何有效地利用监测数据是工程技术人员关心的问题。结合时间序列分析方法，将一种新的仿生群体算法——微粒群算法引入到边坡变形预测模型中，并提出变形估计模型。该算法能实现模型结构和参数的耦合识别，且该算法具有很好的全局识别能力；同时，建立的模型具有较高的推广预测能力。将该方法应用到三峡船闸高边坡变形预测中，取得比较理想的效果，该方法具有快速、准确的特点，可为岩土工程的信息化施工和管理提供一条新的途径。
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| 关 键 词： | 边坡工程 变形预测 变形时间序列 微粒群算法 全局优化 |
| 文章编号： | 1000-6915（2006）08-1664-06 |
| 收稿时间： | 2005-04-12 |
| 修稿时间： | 2005-04-122005-09-16 |
SWARM INTELLIGENT MODEL FOR DEFORMATION PREDICTING OF SLOPE |
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| ZHAO Hongbo. SWARM INTELLIGENT MODEL FOR DEFORMATION PREDICTING OF SLOPE[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2006, 25(8): 1664-1669 |
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| Authors: | ZHAO Hongbo |
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| Affiliation: | 1. College ofCivilEngineering, Henan Polytechnic University, Jiaozuo, Henan454001, China; 2. Key Laboratory of Rock and Soil Mechanics, Institute of Rock and Soil Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan, Hubei 430071, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | slope engineering deformation prediction deformation time series particle swarm optimization (PSO) global optimization |
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