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基于BP-PSO的倾斜面层加筋挡土墙筋材内力分析 被引量:1
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作者 刘中南 肖豪 汪磊 《贵州科学》 2025年第2期86-91,共6页
返包式面层倾斜加筋挡土墙作为一种轻型支挡结构,对其稳定性分析在工程上是非常重要的,通常体现在对其土压力分析、倾斜面层稳定性分析、筋材内力分析、抗滑稳定性分析等。其中筋材内力计算是复杂的力学问题,它涉及筋-土相互作用、土-... 返包式面层倾斜加筋挡土墙作为一种轻型支挡结构,对其稳定性分析在工程上是非常重要的,通常体现在对其土压力分析、倾斜面层稳定性分析、筋材内力分析、抗滑稳定性分析等。其中筋材内力计算是复杂的力学问题,它涉及筋-土相互作用、土-面板相互作用以及筋材-面板相互作用等[1]。基于筋材内力计算的复杂性,提出了一种基于PSO算法优化的BP神经网络预测方法,以大量模拟数据和实测数据构建训练样本,以BP神经网络建立筋材最大拉力的高精度非线性映射关系,以PSO算法逆向推求进而确定一个最优的映射关系。结果比NCMA规范计算[2-5]和K刚度法[6-7]等计算方法所得的计算结果误差更小,能够满足工程实际应用。 展开更多
关键词 倾斜加筋挡土墙 BP神经网络 PSO粒子群算法 最大筋材拉力
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基于BP-PSO的SVC附加阻尼控制大电网试验 被引量:1
2
作者 郑连清 曾治强 唐永红 《电力科学与工程》 2018年第3期7-13,共7页
静止无功补偿器是电网的重要设备,参数选择将直接影响其性能。然而,传统参数优化方法只能适用于简单网络,为了在交直流复杂电网中有良好的应用,提出了反向传播神经网络—粒子群算法(BP-PSO)用于全网模型下对SVC阻尼控制器参数的优化。PS... 静止无功补偿器是电网的重要设备,参数选择将直接影响其性能。然而,传统参数优化方法只能适用于简单网络,为了在交直流复杂电网中有良好的应用,提出了反向传播神经网络—粒子群算法(BP-PSO)用于全网模型下对SVC阻尼控制器参数的优化。PSO算法的目标函数用训练好的BP神经网络拟合而成的参数曲线替代。利用PSASP构建了全网的机电模型并进行网络划分,在ADPSS上搭建含有SVC及其附近变电站的电磁模型,从而组成一个闭环的、实时的试验平台来验证该算法的准确性。实验结果表明,在SVC投入大电网时,应用本文算法优化后的阻尼控制器能抑制系统低频振荡,线路有功功率阻尼比大致可以提高2%到3%。 展开更多
关键词 静止无功补偿器 电力系统全数字仿真装置 bp-pso算法 低频振荡
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基于BP-PSO联合算法的沥青混合料空隙率反演计算 被引量:5
3
作者 张蓓 李松涛 +2 位作者 钟燕辉 李晓龙 高燕龙 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期75-82,共8页
为提高沥青混合料空隙率反演计算效率,提出一种基于BP神经网络和PSO联合算法的沥青混合料空隙率反演计算方法.通过建立探地雷达电磁波在沥青路面结构层中的传播仿真模型,利用BP神经网络对仿真样本进行训练,得到能够反映输入和输出关系... 为提高沥青混合料空隙率反演计算效率,提出一种基于BP神经网络和PSO联合算法的沥青混合料空隙率反演计算方法.通过建立探地雷达电磁波在沥青路面结构层中的传播仿真模型,利用BP神经网络对仿真样本进行训练,得到能够反映输入和输出关系的回归曲面.利用PSO算法对回归曲面进行寻优,得到最优解.将该联合算法应用于沥青混合料空隙率反演计算中,反演计算结果表明:该联合算法能够在满足计算精度的条件下大幅提高计算效率,证明应用该联合算法反演计算沥青混合料空隙率的可行性和有效性. 展开更多
关键词 BP神经网络 PSO算法 联合算法 空隙率 反演
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基于BP-PSO的智能阀门定位器控制算法研究 被引量:16
4
作者 高阳 傅连东 +1 位作者 邓江洪 湛从昌 《流体机械》 CSCD 北大核心 2023年第5期49-54,共6页
针对五步开关控制算法易超调以及控制参数取值具有近似性和不确定性等不足,提出了一种参数自整定和参数寻优的控制算法,并在最关键的脉冲调制控制环节运用了改进的BP神经网络算法和粒子群(PSO)算法来寻找最优阀门控制参数。搭建智能阀... 针对五步开关控制算法易超调以及控制参数取值具有近似性和不确定性等不足,提出了一种参数自整定和参数寻优的控制算法,并在最关键的脉冲调制控制环节运用了改进的BP神经网络算法和粒子群(PSO)算法来寻找最优阀门控制参数。搭建智能阀门定位器实验平台,采用传统五步开关控制算法和本控制算法分别对阀门进行控制试验。结果表明,本控制算法相较于传统五步开关控制算法的适用性大大增强,避免了超调,缩短了响应时间,阀门控制精度达到0.03%,阀门开度稳定时间缩短至1 s以内。 展开更多
关键词 智能阀门定位器 参数自整定 BP神经网络优化 PSO粒子群算法
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BP-PSO-based intelligent case retrieval method for high-rise structural form selection 被引量:10
5
作者 ZHANG ShiHai OU JinPing 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2013年第4期940-944,共5页
Modern architectures are developing in the direction of tall buildings and complex structures,and the theoretical analysis and the design experience have seriously lagged behind the construction of super high-rise str... Modern architectures are developing in the direction of tall buildings and complex structures,and the theoretical analysis and the design experience have seriously lagged behind the construction of super high-rise structures.Structural form selection,especially the case based reasoning (CBR) based structural form selection,is a promising tool for the construction of high-rise structures.In view of the limit of cognitive ability of domain experts,a BP (back propagation)-PSO (particle swarm optimization)-based intelligence case retrieval method for high-rise structural form selection is proposed.The CBR-based case retrieval method and the construction of the BP-PSO neutral network are introduced.And then the BP-PSO-based case retrieval method is validated by some engineering cases.The results of training and prediction indicate that the proposed method has good ability to retrieve the cases of high-rise structures. 展开更多
关键词 structural form selection case based reasoning high-rise structure bp-pso neutral network
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热-力耦合作用下伺服压力机下死点形变机理及误差补偿
6
作者 李永豪 程广贵 +3 位作者 孙万 王兆坤 汪子康 臧崇运 《锻压技术》 北大核心 2026年第1期242-249,共8页
伺服压力机滑块位置偏移是加工精度下降的主要原因。针对热-力耦合导致的滑块下死点偏移问题,利用有限元分析软件对压力机传动机构进行多物理场耦合仿真,覆盖多组工况。通过引入垂直尺寸链分析误差源,并推导计算公式,进而计算出多工况... 伺服压力机滑块位置偏移是加工精度下降的主要原因。针对热-力耦合导致的滑块下死点偏移问题,利用有限元分析软件对压力机传动机构进行多物理场耦合仿真,覆盖多组工况。通过引入垂直尺寸链分析误差源,并推导计算公式,进而计算出多工况下滑块下死点位置误差。为精确预测误差,采用多元线性回归、BP神经网络和PSO-BP神经网络构建数学预测模型,同时引入RMSE、R^(2)和η作为评估标准。结果显示,PSO-BP神经网络模型表现最优。基于此模型,提出热-力耦合误差补偿策略,实时优化冷却油温度参数,使滑块下死点位置误差从0.423 mm降低至0.105 mm,补偿率约为75.2%。 展开更多
关键词 伺服压力机 热-力耦合 误差建模 误差补偿 PSO-BP神经网络
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基于PSO-BP神经网络的硅基光子器件光损耗异常监测系统
7
作者 闵月淇 谢亮 《现代电子技术》 北大核心 2026年第2期49-53,共5页
硅基光子器件的光损耗易受多种运行参数影响,导致其光损耗异常监测存在偏差或遗漏。为全面考虑多种运行参数的影响,实现对其光损耗异常的全面精准监测,设计一种基于PSO-BP神经网络的硅基光子器件光损耗异常监测系统。采用系统的数据采... 硅基光子器件的光损耗易受多种运行参数影响,导致其光损耗异常监测存在偏差或遗漏。为全面考虑多种运行参数的影响,实现对其光损耗异常的全面精准监测,设计一种基于PSO-BP神经网络的硅基光子器件光损耗异常监测系统。采用系统的数据采集模块实时采集硅基光子器件的波长、温度等运行参数,再通过数据预处理模块对各参数进行处理,并输入以PSO-BP神经网络为核心的光损耗检测模块,从而获得各种运行参数下的光损耗检测值。异常监测预警模块将所得光损耗检测值与设定阈值进行对比,判断光损耗是否异常,若异常则发出预警。用户交互模块呈现异常监测及预警信息,完成硅基光子器件光损耗异常监测。结果表明,所设计系统可针对不同波长、温度、波导长度及输出光功率等运行参数,实现对硅基光子器件光损耗异常的全面监测,并对各种异常光损耗场景进行有效预警。 展开更多
关键词 硅基光子器件 光损耗 异常监测 PSO-BP神经网络 异常预警 波导长度
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基于PSO-BP神经网络的热电厂负荷预测策略研究
8
作者 胡旭 米欣 曹琦 《科技创新与应用》 2026年第1期32-35,共4页
目前能源的高效利用和绿色发展受到学者们广泛的关注。该文针对某热电厂能源管理系统产生的大量历史数据,采用大数据分析的方法计算出数据之间的关联系数,以判断数据间的关联状况。建立PSO-BP神经网络模型对某热电厂未来24 h的热负荷进... 目前能源的高效利用和绿色发展受到学者们广泛的关注。该文针对某热电厂能源管理系统产生的大量历史数据,采用大数据分析的方法计算出数据之间的关联系数,以判断数据间的关联状况。建立PSO-BP神经网络模型对某热电厂未来24 h的热负荷进行预测,以便为热电厂更好地提供生产、运营、管理决策服务等。PSO-BP神经网络模型是将粒子群算法与BP算法融合产生的,不仅能够提高BP神经网络的预测精度,而且可以有效地解决BP神经网络算法学习速度慢及易陷入局部极小值、稳定性差等问题。 展开更多
关键词 大数据分析 用热特性 预测模型 PSO-BP神经网络 预测精度
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高原高寒部队战时维修器材需求预测方法研究
9
作者 王金帼 熊耀 张博涵 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2026年第1期86-92,98,共8页
战时维修器材供应保障具有高度的复杂性、随机性和动态性,导致维修器材需求预测的不确定性和模糊性。针对高原高寒部队战时维修器材需求预测困难的现实问题,进行了作战影响因素分析,分别从定性和定量两个方面对战时影响维修器材需求的... 战时维修器材供应保障具有高度的复杂性、随机性和动态性,导致维修器材需求预测的不确定性和模糊性。针对高原高寒部队战时维修器材需求预测困难的现实问题,进行了作战影响因素分析,分别从定性和定量两个方面对战时影响维修器材需求的因素进行研究,主要从作战规模、社会环境、自然环境、地形环境、友邻能力5个方面得出了装备损坏率的主要影响因素。建立了作战影响因素下的装备损坏率修正指标体系,给出了修正指标量化模型,构建了综合指标修正预测模型。最后,运用PSO-BP神经网络算法,得到了综合修正指标值,验证了预测方法的有效性和可行性,提高了维修器材需求预测的精准性和客观性。 展开更多
关键词 高原高寒 战时 维修器材 需求预测 PSO-BP神经网络
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基于PSO-BP神经网络的既有桩基极限承载力预测研究
10
作者 郝彬 田增顺 +2 位作者 马卫建 姜勇 赵素菊 《山东农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期189-198,共10页
针对既有桩基再利用中极限承载力评估困难的问题,本文通过13根既有桩基现场静载试验与数值模拟方法,对既有桩基极限承载力展开了分析。在此基础上,基于230组数据样本,采用BP、PSO-BP神经网络对单桩极限承载力进行预测,并通过决定系数(R^... 针对既有桩基再利用中极限承载力评估困难的问题,本文通过13根既有桩基现场静载试验与数值模拟方法,对既有桩基极限承载力展开了分析。在此基础上,基于230组数据样本,采用BP、PSO-BP神经网络对单桩极限承载力进行预测,并通过决定系数(R^(2))、均方根误差(MAE)和平均绝对误差(RMSE)三个指标评价了预测结果。研究结果表明:9根破坏性试验桩的极限承载力均为桩基再利用设计值的2~3倍,安全储备较为充足。4根非破坏性试验桩回弹率均超过80%,结合数值模拟确定了其单桩极限承载力均大于桩基再利用设计值,验证了其再利用的可行性。预测模型对比分析,PSO-BP模型的决定系数较传统BP模型提升了196%,平均绝对误差与均方根误差分别降低了66%和62%,预测误差多控制在±2000 kN以内。研究成果为既有桩基承载力高效评估与再利用提供了科学依据。 展开更多
关键词 既有桩基 极限承载力 承载力预测 PSO-BP神经网络
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基于PSO-BP神经网络矿井涌水量预测模型
11
作者 李启兴 张宇 +1 位作者 乔秀杰 闫国成 《煤》 2026年第1期94-99,共6页
矿井涌水量的准确预测对矿山建设及煤层安全高效回采意义重大。文章以某华北型煤田煤矿为研究对象,该矿主要受石炭-二叠系砂岩裂隙含水层影响。研究采用时间序列分析方法、BP和PSO-BP神经网络模型构建多模型预测体系。通过聚类分析发现... 矿井涌水量的准确预测对矿山建设及煤层安全高效回采意义重大。文章以某华北型煤田煤矿为研究对象,该矿主要受石炭-二叠系砂岩裂隙含水层影响。研究采用时间序列分析方法、BP和PSO-BP神经网络模型构建多模型预测体系。通过聚类分析发现,该矿涌水量受季节性影响小,进而将其视为整体研究。时间序列模型预测结果表明,该模型有一定预测能力,但存在弊端。引入PSO-BP方法优化模型,对比BP神经网络等模型,结果显示PSO-BP神经网络预测模型准确性最高(R^(2)=0.9924,RMSE值为0.08219),为矿井涌水量精准预测、灾害预警及煤矿安全生产提供了有效方法和理论支撑。 展开更多
关键词 涌水量预测 时间序列模型 PSO-BP
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面向云物流的战时维修器材供应商选择方法研究
12
作者 刘志勇 王琳 《物流科技》 2026年第3期42-44,共3页
针对战时维修器材运力不足的情况,提出面向云物流的战时维修器材供应商选择思路,通过将所有具备运力的第三方纳入器材供应链,以期提高战时维修器材供应效率。同时,为解决BP神经网络模型实现面向云物流的战时维修器材供应商选择时容易落... 针对战时维修器材运力不足的情况,提出面向云物流的战时维修器材供应商选择思路,通过将所有具备运力的第三方纳入器材供应链,以期提高战时维修器材供应效率。同时,为解决BP神经网络模型实现面向云物流的战时维修器材供应商选择时容易落入局部陷阱的问题,采用PSO粒子群优化算法训练BP神经网络权值和阈值,通过不断迭代并跟踪当前最优粒子以实现全局最优。实验结果证明,该模型能满足战时维修器材供应商选择需求,为解决战时面临的维修器材运力不足、维修器材供应链构建效率低等问题,提供有效解决思路和方法支持。 展开更多
关键词 云物流 战时维修器材 供应商选择 BP神经网络 粒子群优化
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基于PSO-BP算法的平-摆筛参数交互对分层效果的影响
13
作者 牛福生 张红梅 +2 位作者 张晋霞 王研 于晓东 《矿产综合利用》 2026年第1期151-160,共10页
以平-摆双运行模式直线振动筛参数:振幅、振频、振动方向角和摆动角度为研究对象,探究不同参数交互作用对分层效果的影响。【目的】为更加直观地分析振动筛的筛分参数与分层效果的复杂影响关系以及筛分过程中料体群的动态特性规律,便于... 以平-摆双运行模式直线振动筛参数:振幅、振频、振动方向角和摆动角度为研究对象,探究不同参数交互作用对分层效果的影响。【目的】为更加直观地分析振动筛的筛分参数与分层效果的复杂影响关系以及筛分过程中料体群的动态特性规律,便于开展振动筛参数优化研究,提升料体筛分分层效果及筛分效率。【方法】首先使用solid works建立振动筛简化三维模型,使用正交实验法设计实验方案,并将实验方案中对应因素水平导入EDEM中,以神经网络为载体探究振动筛的振幅、振动频率、振动方向角和摆动角度四个参数与分层效果的变化规律,对获得的数据结果进行深度学习。【结果】将筛分参数与不同分层效果进行影响权重分析,发现振动频率、振动幅度、振动方向角和摆动角度的影响效果最为显著,故以这四种参数组合表征振动筛运行状态,以明晰不同参数对料体分层效果的变化规律。当振幅为3.4 mm,振频为14.8 Hz,振动方向角为44.1°,摆动角度为0.6°时,料体群分层效果明显,细粒级物料总体分布于筛面端。【结论】本文以筛机振动参数为变量和料体分层效果为优化目标,以期为振动筛优化设计提供启发。 展开更多
关键词 振动筛 振动参数 离散元 分层沉降比 PSO-BP算法
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基于BP神经网络的煤矿高压供电系统电容电流预测研究
14
作者 栾斌 范秀伟 《陕西煤炭》 2026年第1期94-101,共8页
【目的】在煤矿生产规模不断扩大和电网建设日趋智能化的背景下,针对煤矿高压供电系统电容电流预测精度低和计算误差大的问题,提出了一种煤矿高压供电系统电容电流智能预测方法。【方法】根据部分现有电缆参数,采用BP神经网络建立电容... 【目的】在煤矿生产规模不断扩大和电网建设日趋智能化的背景下,针对煤矿高压供电系统电容电流预测精度低和计算误差大的问题,提出了一种煤矿高压供电系统电容电流智能预测方法。【方法】根据部分现有电缆参数,采用BP神经网络建立电容电流的预测模型,进而引入粒子群算法对预测模型进行优化,进行了特征参数选取、数据归一化处理并设计了采用文中方法的预测流程。通过平均相对误差等指标来分析误差大小并评价方法的精度,利用实测数据对电容电流预测方法进行对比分析。【结果】结果表明该方法的相对误差为2.52%。【结论】该方法实现了煤矿高压供电系统电容电流的准确预测,为其智能化预测提供了新思路。 展开更多
关键词 煤矿供电系统 电容电流 BP神经网络 PSO算法
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基于小波包分解和神经网络集成群的滚动轴承故障诊断 被引量:5
15
作者 柴立平 孟壮壮 +1 位作者 石海峡 李强 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期447-454,共8页
文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back p... 文章提出一种将多个神经网络相结合的神经网络集成群算法进行滚动轴承故障诊断。首先对原始振动信号进行小波包变换,分别采用小波包能量和小波包样本熵作为特征向量;其次采用多个粒子群优化反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)神经网络分别对轴承进行故障诊断,比较分析小波包能量和小波包样本熵作为特征向量的适配程度;再以多个神经网络作为神经网络集成群的基础子网络,通过统计耦合、输出耦合和统计输出耦合形成神经网络集成群的二级网络;最后通过最终统计耦合输出神经网络集成群的分类结果。研究结果表明,该方法可获得理想的滚动轴承故障诊断准确率,在负载变化时具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 小波包变换 粒子群优化反向传播神经网络 神经网络集成群
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基于SA-PSO-BP神经网络的煤层底板破坏深度预测 被引量:4
16
作者 李刚 赵艺鸣 +2 位作者 杨庆贺 才天 邹军鹏 《地下空间与工程学报》 北大核心 2025年第1期293-299,共7页
研究煤层底板破坏深度的准确预测对保证带压开采条件下煤矿的安全生产具有重要意义。针对传统BP神经网络预测底板破坏深度存在误差较大、容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,提出了一种新的SA-PSO-BP网络模型。该模型以煤层倾角、开... 研究煤层底板破坏深度的准确预测对保证带压开采条件下煤矿的安全生产具有重要意义。针对传统BP神经网络预测底板破坏深度存在误差较大、容易陷入局部最优解、收敛速度慢等问题,提出了一种新的SA-PSO-BP网络模型。该模型以煤层倾角、开采深度、煤层开采厚度、工作面斜长作为评判指标,先利用粒子群优化算法(PSO)改进BP神经网络寻优过程、再引入模拟退火算法(SA)避免PSO算法陷入局部最优解,选取92组现场实测数据样本,对优化后的模型进行训练和预测。结果表明:SA-PSO-BP网络模型的拟合优度达到0.9835,比BP神经网络提高了0.2882;均方根误差达到1.3190,比BP神经网络减小了3.8641;平均绝对百分比误差达到5.4423,比BP神经网络减小了14.93%。构建的SA-PSO-BP网络模型具有可行性,为底板破坏深度的预测提供了一种合理的方法。 展开更多
关键词 带压开采 底板破坏深度 神经网络预测 SA-PSO-BP神经网络
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基于PSO-BP神经网络高速公路建设期碳排放预测方法 被引量:1
17
作者 赵全胜 李斐 +4 位作者 郭风爱 于建游 徐士钊 胡运朋 褚晓萌 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第3期312-321,共10页
为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设... 为了解决高速公路建设期碳排放预测不精准的问题,提出了粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法优化BP(back propagation)神经网络预测碳排放的方法。采用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)从工程长度层、工程建设层、能源消耗层与材料消耗层4个维度凝练出路线长度、路基长度、路面长度、隧道长度、桥涵长度、互通区长度、挖方量、填方量、柴油消耗量、水泥消耗量、碎石消耗量和钢筋消耗量12个关键指标;获取36个高速公路项目数据作为模型训练的实证样本,结合误差指标进行对比分析。结果表明,所得PSO-BP模型R2为0.974,BP模型R2为0.890,前者更接近于1;与生命周期法结果相比较,PSO-BP比未优化的BP与真实值之间偏差更小。划分的4个维度层和选择的12个关键指标使得在高速公路设计规划阶段即可预测得到建设期的碳排放,为高速公路的低碳建设提供了参考。 展开更多
关键词 道路工程其他学科 碳排放预测 PSO-BP神经网络 模型优化 因素分析
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基于PSO-GWO-BP的抽水蓄能电站地下厂房围岩参数反演与稳定性预测 被引量:1
18
作者 姜岚 张荣添 +3 位作者 唐波 江巍 陈曦 肖诗荣 《水力发电》 2025年第11期24-30,88,共8页
针对抽水蓄能电站地下厂房施工中有限监测数据难以准确预测围岩力学行为,导致围岩失稳频发的问题,提出将粒子群优化算法(PSO)、灰狼优化算法(GWO)和BP神经网络相结合的方法,建立PSO-GWO-BP神经网络模型,并通过局部回归拟合、VDM分解和... 针对抽水蓄能电站地下厂房施工中有限监测数据难以准确预测围岩力学行为,导致围岩失稳频发的问题,提出将粒子群优化算法(PSO)、灰狼优化算法(GWO)和BP神经网络相结合的方法,建立PSO-GWO-BP神经网络模型,并通过局部回归拟合、VDM分解和一维傅里叶变换预测等方法对监测数据进行处理,最终利用围岩位移稳定值对力学参数进行反演,并依托浙江磐安抽水蓄能电站工程对该反演方法进行验证。结果表明,该方法与传统BP神经网络相比精度更高,为围岩参数反演和力学行为预测提供了更为精准和高效的解决方案。 展开更多
关键词 围岩稳定 岩石力学参数 反演 预测 PSO-GWO-BP神经网络 FLAC3D 抽水蓄能电站
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考虑随钻参数的隧道围岩智能分级预测模型
19
作者 林志 吴逸飞 +3 位作者 杨滢 瞿培栋 苟小英 罗伟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第15期6510-6519,共10页
围岩分级是隧道工程建设中的核心要素。随着中国机械化和智能化建造技术的迅速发展,基于随钻参数的围岩智能分级方法已成为推动隧道智能化机械施工的关键保障。尤其在西部山区,由于地形复杂、施工难度大,再加上山区隧道机械化施工经验不... 围岩分级是隧道工程建设中的核心要素。随着中国机械化和智能化建造技术的迅速发展,基于随钻参数的围岩智能分级方法已成为推动隧道智能化机械施工的关键保障。尤其在西部山区,由于地形复杂、施工难度大,再加上山区隧道机械化施工经验不足,且现有智能围岩分级方法实用性有限,机械化建造对提升工程质量和有效控制施工风险至关重要。提出一种基于随钻测量参数的智能隧道围岩分级预测方法。以多条特长隧道为研究对象,采集现场随钻参数并进行围岩力学性能测试,构建随钻参数样本库,并通过支持向量回归(support vector regression,SVR)和粒子群优化-反向传播(particle swarm optimization-back propagation,PSO-BP)智能算法构建围岩智能分级预测模型。研究表明,随钻参数与围岩分级指标的相关系数绝对值|r_(s)|>0.6,显示出显著相关性,其中扭矩和旋转速度与围岩分级指标的相关性最强。使用数据清洗工具建立了包含574份理想样本的标准化参数指标数据库。对比分析智能算法的预测精度,结果表明PSO-BP预测模型的表现最佳。经瞬变电磁(transient electromagnetic,TEM)和隧道地震(tunnel seismic prediction,TSP)超前地质预报验证,基于PSO-BP神经网络的围岩智能分级预测模型能够准确预测围岩分级,为隧道机械化开挖提供可靠的分级支持。 展开更多
关键词 围岩分级 随钻参数 相关性 机器学习 PSO-BP预测模型
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