基于APSO-BP耦合算法的岩体力学参数反馈研究
杜小凯1
任青文2
郑治3
张国华4
许传华5
1.河海大学,水利水电工程学院,江苏,南京,2100982.河海大学,土木工程学院,江苏,南京,2100983.中国水电工程顾问集团,贵阳勘测设计研究院,贵州,贵阳,5500024.中国灌溉排水发展中心,北京,1000545.中钢集团马鞍山矿山研究院,安徽,马鞍山,243004
摘要：提出了基于自适应粒子群优化(APSO)与误差反向传播(BP)神经网络耦合反馈分析模型(APSO-BP).模型实现对网络结构、权重、阈值的同时优化,借助自适应粒子群算法全局优化能力强、收敛速度快的特点,提高了模型运算效率.采用Schaffer基准函数对该模型和传统遗传算法、BP神经网络、粒子群与BP神经网络组合算法进行测试对比.结果表明该模型更为优越.应用该模型对索风营水电站地下岩体力学参数进行反馈分析,计算位移值与实测值吻合较好,平均误差0.22 mm.
关键词：自适应粒子群算法BP神经网络反馈分析岩体力学参数索风营水电站
分类号：TU45(土力学、地基基础工程)
资助基金：国家自然科学基金(50539030)国家重点基础研究发展计划（973计划）(973;2007CB714104)
论文发表日期：2008-10-31
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 756-762 )
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