基于IAF-SVM的隧道位移反分析研究

发布时间：2018-04-02 07:39

  本文选题：岩体力学参数　切入点：人工鱼群　出处：《现代隧道技术》2017年05期

【摘要】：在隧道位移反分析方面,文章针对BP神经网络易过度训练样本及小样本精度较低的缺陷,利用支持向量机(SVM)良好的泛化能力,提出了一种基于支持向量机进行隧道工程的弹塑性位移反分析方法。同时考虑支持向量机的性能很大程度依赖于参数的选择,运用改进的人工鱼群(IAF)高效的全局搜索能力,寻找最优的SVM参数,以此避免SVM在参数选择上的随机性。利用FLAC3D软件进行某隧道工程正分析计算,依据若干测点的位移计算结果,运用该方法进行弹塑性位移反演。结果表明,在小样本空间里,该方法的收敛速度和反演精度均优于BP神经网络。
[Abstract]:In the back analysis of tunnel displacement, aiming at the defects of BP neural network which is easy to overtrain samples and small samples with low accuracy, the support vector machine (SVM) has good generalization ability. An elastoplastic displacement back analysis method based on support vector machine (SVM) for tunnel engineering is proposed. Considering that the performance of SVM depends heavily on the selection of parameters, the improved artificial fish swarm (IAF) is used to improve the global search ability. In order to avoid the randomness of SVM in parameter selection, the optimal SVM parameters are found. The forward analysis calculation of a tunnel project is carried out by using FLAC3D software. According to the displacement calculation results of some measuring points, the elastoplastic displacement inversion is carried out by using this method. The results show that, In small sample space, the convergence rate and inversion accuracy of this method are better than that of BP neural network.
【作者单位】： 辽宁科技大学土木工程学院;河北省高速公路管理局路政总队;
【基金】：国家自然科学基金项目(51274053)
【分类号】：TP18;U456.31

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本文编号：1699431