基于AMGPSO-BP神经网络的电渗固结排水效果预测分析

发布时间：2018-05-25 20:10

  本文选题：电渗 + 排水效果　； 参考：《水利学报》2015年S1期

【摘要】：电渗固结排水法已应用于很多淤泥软土固结工程中,其过程包含有电场应力场变化和电化学作用。电渗固结排水效果综合反映了固结沉降大小和固结后土体强度,所以在工程设计或试验设计时对固结排水效果预测意义较大。但是由于其机理的复杂性,应用传统的方法很难准确预测固结排水效果。基于此本文归纳了影响排水效果的10个因素,它们和排水效果具有高度的非线性关系。并设计了AMGPSO-BP算法对电渗排水效果进行神经网络训练与预测,经过对比PSO-BP和GPSO-BP算法后发现该方法的预测精度最高,预测结果平均相对误差为13.58%,能够很好的用于电渗固结排水效果的预测。
[Abstract]:The electroosmosis consolidation drainage method has been applied to many silt soft soil consolidation projects. The process includes the change of the electric field stress field and the electrochemical action. The effect of electroosmosis consolidation reflects the consolidation settlement and the strength of the soil after consolidation, so it is significant to predict the effect of consolidation and drainage in Engineering design or test design. With the complexity of its mechanism, it is difficult to predict the effect of consolidation and drainage accurately with the traditional method. Based on this paper, 10 factors affecting the drainage effect are summed up, and they have a high nonlinear relationship with the drainage effect. The AMGPSO-BP algorithm is designed to train and predict the effect of electroosmotic drainage by neural network, after comparing PSO-BP and GPSO-BP The algorithm has the highest prediction accuracy and the average relative error of prediction result is 13.58%, which can be well applied to predict the effect of electroosmotic consolidation drainage.
【作者单位】： 大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室;
【基金】：“九七三”国家重点基础研究发展计划资助项目(2011CB013605-2) 国家自然科学基金资助项目(51179023)
【分类号】：TU447;TU472

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1934518