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基于PSO-BP算法的隧道非线性位移分析模型
引用本文:刘开云,刘保国,徐冲.基于PSO-BP算法的隧道非线性位移分析模型[J].地下空间与工程学报,2009,5(2).
作者姓名:刘开云  刘保国  徐冲
作者单位:北京交通大学土木建筑工程学院,北京,100044
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划),北京交通大学科技基金 
摘    要:粒子群优化(PSO)算法是近年来发展迅速,并得到广泛应用的一种仿生全局最优化算法.与遗传算法相比,该算法具有操作简单、易于编程的优点.结合铜黄高速公路汤屯段大田连拱隧道施工,采用PSO算法对BP神经网络的权值进行自动优化,获得训练效果最好的BP网络模型参数以提高网络的泛化能力,建立起基于PSO-BP算法的大田隧道施工位移非线性智能分析模型,并采用此模型对后续施工隧道变形进行了预测分析.与实测位移对比表明,本文建立的PSO-BP模型平均预测相对误差仅为3.1%,可很好地作为隧道信息化施工的一种辅助方法,并为其他类似岩土工程提供借鉴.

关 键 词:隧道工程  BP神经网络  粒子群优化算法  变形监测  位移预报

Nonlinear Displacement Analysis Model for Tunnel Based on PSO-BP Algorithm
LIU Kai-yun,LIU Bao-guo,XU Chong.Nonlinear Displacement Analysis Model for Tunnel Based on PSO-BP Algorithm[J].Chinese Journal of Underground Space and Engineering,2009,5(2).
Authors:LIU Kai-yun  LIU Bao-guo  XU Chong
Affiliation:School of Civil Engineering;Beijing Jiaotong University;Beijing 100044;P.R.China
Abstract:With the rapid development recently,the particle swarm optimization(PSO) has been widely used as a bionic global optimization algorithm.Compared with the genetic algorithm,it embodies the characteristics of easy programming and less parameters.Combined with the construction of Datian double-arch tunnel in Tonghuang highway,a novel BP neural network based on PSO algorithm which had been adopted to optimize the weight value of the network is introduced into analyzing monitoring data in this paper.The optimal ...
Keywords:tunneling  BP neural network  PSO algorithm  deformation monitoring  displacement prediction  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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