PSO優(yōu)化BP算法在基坑變形預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

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1、140低溫建筑技術(shù)2015年第12期(總第210期)DOI：10．13905／j．cnki．dwjz．2015．12．049PS0優(yōu)化BP算法在基坑變形預(yù)測中的應(yīng)用黃立本，文建勇，魏龍(蘭州交通大學(xué)土木工程學(xué)院。蘭州730070)【摘要】地鐵車站深基坑變形預(yù)測是保證地鐵車站安全施工的一個重要手段，為了能夠更準(zhǔn)確更有效的預(yù)測地鐵車站深基坑變形，采用粒子群優(yōu)化算法即PS0算法對傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閥值進行了優(yōu)化，同時對該預(yù)測模型中的輸出樣本添加噪聲訓(xùn)練，建立了基于粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地鐵深基坑變形預(yù)測算法。以合肥市軌道交通2號線長豐南路站深基

2、坑為工程實例，經(jīng)計算表明該算法取得了良好的效果，所預(yù)測的變形數(shù)據(jù)具有較高的可信度?！娟P(guān)鍵詞】深基坑；粒子群優(yōu)化；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；噪聲；變形預(yù)測【中圖分類號】TU473．2【文獻標(biāo)識碼】B【文章編號】1001—6864(2015)12—0140—03中國的城市地鐵建設(shè)正在如火如荼的進行，除了火算法]、遺傳算法以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論等。北京、上海類似特大城市的地鐵網(wǎng)絡(luò)已初具規(guī)模，其而其中又以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論目前應(yīng)用較多因其具它省會城市也依次進行著地鐵項目的施工建設(shè)?。有較強的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力，對于復(fù)雜的非線性問在地鐵軌道工程的施工建設(shè)中，最為重要和復(fù)雜的就題

3、具有良好的模擬能力。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法又存在其是地鐵車站深基坑的建設(shè)，因為地鐵基坑位置附近的缺點：對初始權(quán)值和閥值較為敏感，一旦選擇不當(dāng)容已有建筑物和構(gòu)筑物十分密集，加之地鐵深基坑的開易引起陷入局部極小值、收斂速度慢等問題，最終導(dǎo)挖深度和平面尺寸較一般基坑大，在地鐵工程的建設(shè)致預(yù)測結(jié)果不理想。利用粒子群優(yōu)化算法對其權(quán)值中如何控制深基坑圍護結(jié)構(gòu)的變形并使其保持穩(wěn)定、和閥值進行優(yōu)化，能夠改善神經(jīng)絡(luò)性能調(diào)高預(yù)測精減少開挖施工過程中對周圍環(huán)境與地面交通所帶來度，并對預(yù)測模型中的輸出樣本添加噪聲訓(xùn)練，更好的影響等，這些問題都是工程施工中必須面對解決的的促進了網(wǎng)絡(luò)

4、的其泛化能力提高深基坑變形預(yù)測問題?。目前，國內(nèi)外在基坑變形預(yù)測方面所采用的的準(zhǔn)確性。方法諸如數(shù)值模擬方法、灰色系統(tǒng)理論、模擬退1粒子群優(yōu)化算法所示，當(dāng)1

5、登亮．基坑工程中土拱效應(yīng)分析[J]．城市地質(zhì)，2007，3(1)：39—42．止土壓力；當(dāng)11．5時，砂性土拱效應(yīng)比較明[3]李德章．咬合樁支護結(jié)構(gòu)側(cè)向土壓力的試驗研究[J]．安徽顯，此時土倉壓力可取松動土壓力。建筑工業(yè)學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版)，2009，1(1)：15—17．(2)當(dāng)H／D<1時，松動土壓力隨埋深增長較[4]加瑞，朱偉，鐘

6、小春．砂土拱效應(yīng)的擋板下落試驗及機理研快，隧道上部土體拱效應(yīng)不明顯；當(dāng)1≤H／D<2時，松究[J]．巖土力學(xué)，2006，12(27)：687—692．動土壓力增長緩和并出現(xiàn)減小的趨勢，土體拱效應(yīng)開[5]張清波．隧道施工引起的地表變形分析和預(yù)測研究[D]．南始產(chǎn)生作用；當(dāng)H／D>2時，松動土壓力比初始值有很京：南京工業(yè)大學(xué)，2008．大減少，并趨于平緩，土體拱效應(yīng)趨于穩(wěn)定。[收稿日期]2015—08—28(3)當(dāng)H／D<2時，隧道上部土體的豎向土壓力[作者簡介]李冰(1992一)，男，安徽阜陽人，碩士研究生迅速減小，而水平應(yīng)力迅速增大，土體通過摩擦抵

7、抗從事巖土工程方面研究。黃立本等：PSO優(yōu)化BP算法在基坑變形預(yù)測中的應(yīng)用141粒子群優(yōu)化算法是近些年興起的一種智能優(yōu)化設(shè)計者的經(jīng)驗而且還要不斷的實驗來得到，求解問題算法，簡稱為PSO算法。該算法是Kennedy博士和的要求、輸入和輸出單元的數(shù)目都與隱含層單元的數(shù)Eberhart博士兩人受到鳥群捕食行為的啟發(fā)而提出目有著直接關(guān)系。本文采用公式(4)、(5)對隱含層的，被用于解決優(yōu)化問題。在粒子群算法中，每個單元數(shù)進行估算，式中，n，隱含層單元數(shù)；l'b為輸入優(yōu)化問題的解被認(rèn)為是搜索空間中的一只鳥，也就是單元數(shù)；m為輸出單元數(shù)；0為[1，10]之間的

8、一個常粒子群算法中的“粒子”，每個粒子都有屬于它自己的數(shù)，并通過反復(fù)試驗確定隱含層單元數(shù)為：位置、速度和一個由被優(yōu)化的函數(shù)