三峡大学学报（自然科学版）
三峽大學學報（自然科學版）
삼협대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHINA THREE GORGES UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2011年
6期
41-45,56
,共6页
岩爆预测%粒子群优化(PSO)%BP神经网络
巖爆預測%粒子群優化(PSO)%BP神經網絡
암폭예측%입자군우화(PSO)%BP신경망락
岩爆是典型高地应力区主要地质灾害之一,其预测理论和发生机制的研究目前并不成熟.本文通过选择合适的影响岩爆程度的主要因素,应用BP神经网络对岩爆样本进行训练并利用预测样本进行检验,由于BP神经网络的初始权值和阀值对网络学习效率和预测结果有影响,因此其对检验样本的预测结果往往不够理想.利用粒子群算法(PSO)对BP网络的初始权值和阀值进行优化,将改进后的BP神经网络算法应用于预测,预测的结果优于BP神经网络.表明利用PSO-BP神经网络算法对实际工程中的岩爆进行预测是可行的.
巖爆是典型高地應力區主要地質災害之一,其預測理論和髮生機製的研究目前併不成熟.本文通過選擇閤適的影響巖爆程度的主要因素,應用BP神經網絡對巖爆樣本進行訓練併利用預測樣本進行檢驗,由于BP神經網絡的初始權值和閥值對網絡學習效率和預測結果有影響,因此其對檢驗樣本的預測結果往往不夠理想.利用粒子群算法(PSO)對BP網絡的初始權值和閥值進行優化,將改進後的BP神經網絡算法應用于預測,預測的結果優于BP神經網絡.錶明利用PSO-BP神經網絡算法對實際工程中的巖爆進行預測是可行的.
암폭시전형고지응력구주요지질재해지일,기예측이론화발생궤제적연구목전병불성숙.본문통과선택합괄적영향암폭정도적주요인소,응용BP신경망락대암폭양본진행훈련병이용예측양본진행검험,유우BP신경망락적초시권치화벌치대망락학습효솔화예측결과유영향,인차기대검험양본적예측결과왕왕불구이상.이용입자군산법(PSO)대BP망락적초시권치화벌치진행우화,장개진후적BP신경망락산법응용우예측,예측적결과우우BP신경망락.표명이용PSO-BP신경망락산법대실제공정중적암폭진행예측시가행적.
