交通荷载下煤矸石路基填料累积变形PSO-BP神经网络预测模型OA北大核心CSTPCD
基于煤矸石路基填料大型动三轴试验结果,采用灰色关联分析法分析累积变形影响因子,确定了围压、压实度、级配参数、循环荷载振动次数4个特征参数。引入PSO算法对BP神经网络的权重、阈值进行全局寻优并赋值,提出了一种煤矸石路基填料累积变形PSO-BP神经网络预测模型。与传统BP神经网络模型对比结果验证了该预测模型的可行性和优越性,并通过不同学习程度下模型的预测效果分析了模型的泛化能力,证明了模型的预测潜力。
张宗堂;肖天祥;高文华;杨洋;衣利伟;
湖南科技大学岩土工程稳定控制与健康监测湖南省重点实验室,湖南湘潭411201湖南科技大学岩土工程稳定控制与健康监测湖南省重点实验室,湖南湘潭411201 湖南建工集团有限公司,湖南长沙410004湖南软件职业技术大学,湖南湘潭411201甘肃省靖远煤业工程勘察设计有限公司,甘肃白银730913中国建筑第五工程局有限公司,湖南长沙410004
土木建筑
煤矸石路基累积变形预测灰色关联分析粒子群算法BP神经网络
《水利水电科技进展》 2024 (002)
P.87-91 / 5
国家自然科学基金项目(52208341);湖南省自然科学基金项目(2023JJ40293);湖南省科技人才托举工程项目—“小荷”科技人才专项(2023TJ-X74);湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(23B0492)。
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