基于改进粒子群算法和神经网络的智能位移反分析法及其应用.pdf

本文介绍了一种基于改进粒子群算法和BP神经网络的智能位移反分析方法，用于确定隧道工程中的围岩力学参数。位移反分析是一种通过实际测量的位移数据来推断地质结构特性的技术，对于工程设计和安全评估至关重要。 首先，文章提到采用正交和均匀试验设计方法来获取训练样本，这是统计学中常用的一种实验设计策略，旨在通过较少的实验次数覆盖所有可能的条件组合，从而有效地训练模型。在本研究中，这种方法用于创建模拟数据集，以训练BP神经网络。 BP（Backpropagation）神经网络是一种多层前馈神经网络，广泛用于非线性建模和预测。然而，BP网络的训练过程可能因陷入局部最小值而效率低下。为了解决这个问题，研究者们采用了改进的粒子群优化算法（PSO）。PSO是一种全局优化算法，灵感来源于鸟群或鱼群的集体行为。标准PSO通过粒子之间的信息交换寻找最优解，但可能会受到惯性权重的影响而降低搜索性能。因此，研究中动态改变惯性权重并引入粒子位置自适应变异，以增强算法的探索能力，提高网络训练速度和预测精度。 粒子群优化算法的改进包括两部分：一是动态调整惯性权重，这有助于平衡算法的全局搜索和局部搜索能力；二是粒子位置的自适应变异，允许粒子在搜索空间中进行随机探索，避免过早收敛。通过这些改进，PSO可以更有效地优化神经网络的权重和阈值，从而提升模型的预测性能。 接下来，利用训练好的BP神经网络，研究者建立了待反演参数（如围岩力学参数）与实测位移值之间的非线性关系。这一关系模型能够根据实际测量的位移数据反推出围岩的力学特性。最后，通过改进的PSO算法搜索最优的反演参数，使得模型预测的位移值最接近于实际观测值。 在里岩垄隧道YK11+150断面的实际应用中，该方法的平均相对误差仅为5.35%，显示出较高的精度和可行性。这一结果表明，结合改进粒子群算法和神经网络的智能位移反分析方法能有效应用于隧道工程的力学参数识别，对工程设计和安全评估具有重要的参考价值。 总结来说，本文提出的智能位移反分析方法是通过结合优化的粒子群算法和BP神经网络，利用现场测量的位移数据来反演隧道围岩的力学参数。这种方法通过改进的优化算法提高了神经网络的训练效率和预测精度，从而在实际工程中得到了有效的应用和验证。