岩石力学与工程学报
巖石力學與工程學報
암석역학여공정학보
CHINESE JOURNAL OF ROCK MECHANICS AND ENGINEERING
2013年
6期
1185-1196
,共12页
漆祖芳%姜清辉%周创兵%向柏宇%邵敬东
漆祖芳%薑清輝%週創兵%嚮柏宇%邵敬東
칠조방%강청휘%주창병%향백우%소경동
边坡工程%v-SVR%粒子群优化算法%改进的粒子群优化算法%位移反分析
邊坡工程%v-SVR%粒子群優化算法%改進的粒子群優化算法%位移反分析
변파공정%v-SVR%입자군우화산법%개진적입자군우화산법%위이반분석
slope engineering%v-SVR%particle swarm optimization(PSO)%modified particle swarm optimization%displacement back analysis
针对传统粒子群算法存在搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,通过引入迁徙算子和自适应变异算子,提出基于粒子迁徙和变异的粒子群优化(MWSO)算法.基准测试函数结果表明,改进的MVPSO算法较传统的粒子群优化算法在收敛效率上有大幅度提高,在处理非线性、多峰值的复杂优化问题中能快速地搜索,得到全局最优解.应用改进的MVPSO算法搜索最佳的支持向量机(v-SVR)模型参数,建立岩体力学参数与岩体位移之间的非线性支持向量机模型,提高v-SVR的预测精度和推广泛化性.然后,利用v-SVR模型的外推预测替代耗时的FLAC正向计算,利用改进的MVPSO算法搜索岩体力学参数的最优组合,提出v-SVR和MVPSO相结合的边坡位移反分析方法(v-SVR-MVPSO算法),与传统的BP-GA算法和v-SVR-GA算法相比,该算法在反演精度和反演效率上均有较大幅度提高.最后,将本文发展的v-SVR-MVPSO算法应用到大岗山水电站右岸边坡岩体参数反演分析,并对边坡后续开挖位移和稳定性进行预测,取得较好的效果.
針對傳統粒子群算法存在搜索空間有限、容易陷入跼部最優點的缺陷,通過引入遷徙算子和自適應變異算子,提齣基于粒子遷徙和變異的粒子群優化(MWSO)算法.基準測試函數結果錶明,改進的MVPSO算法較傳統的粒子群優化算法在收斂效率上有大幅度提高,在處理非線性、多峰值的複雜優化問題中能快速地搜索,得到全跼最優解.應用改進的MVPSO算法搜索最佳的支持嚮量機(v-SVR)模型參數,建立巖體力學參數與巖體位移之間的非線性支持嚮量機模型,提高v-SVR的預測精度和推廣汎化性.然後,利用v-SVR模型的外推預測替代耗時的FLAC正嚮計算,利用改進的MVPSO算法搜索巖體力學參數的最優組閤,提齣v-SVR和MVPSO相結閤的邊坡位移反分析方法(v-SVR-MVPSO算法),與傳統的BP-GA算法和v-SVR-GA算法相比,該算法在反縯精度和反縯效率上均有較大幅度提高.最後,將本文髮展的v-SVR-MVPSO算法應用到大崗山水電站右岸邊坡巖體參數反縯分析,併對邊坡後續開挖位移和穩定性進行預測,取得較好的效果.
침대전통입자군산법존재수색공간유한、용역함입국부최우점적결함,통과인입천사산자화자괄응변이산자,제출기우입자천사화변이적입자군우화(MWSO)산법.기준측시함수결과표명,개진적MVPSO산법교전통적입자군우화산법재수렴효솔상유대폭도제고,재처리비선성、다봉치적복잡우화문제중능쾌속지수색,득도전국최우해.응용개진적MVPSO산법수색최가적지지향량궤(v-SVR)모형삼수,건립암체역학삼수여암체위이지간적비선성지지향량궤모형,제고v-SVR적예측정도화추엄범화성.연후,이용v-SVR모형적외추예측체대모시적FLAC정향계산,이용개진적MVPSO산법수색암체역학삼수적최우조합,제출v-SVR화MVPSO상결합적변파위이반분석방법(v-SVR-MVPSO산법),여전통적BP-GA산법화v-SVR-GA산법상비,해산법재반연정도화반연효솔상균유교대폭도제고.최후,장본문발전적v-SVR-MVPSO산법응용도대강산수전참우안변파암체삼수반연분석,병대변파후속개알위이화은정성진행예측,취득교호적효과.
