国防交通工程与技术
國防交通工程與技術
국방교통공정여기술
TRAFFIC ENGINEERING AND TECHNOLOGY FOR NATIONAL DEFENCE
2015年
2期
16-19,31
,共5页
围岩分级%岩石单轴饱和抗压强度%粒子群优化算法%高斯过程回归%智能预测
圍巖分級%巖石單軸飽和抗壓彊度%粒子群優化算法%高斯過程迴歸%智能預測
위암분급%암석단축포화항압강도%입자군우화산법%고사과정회귀%지능예측
采用粒子群优化算法代替传统共轭梯度法对高斯回归学习机进行最优超参数搜索,克服共轭梯度法在优化过程中对初值依赖性太强、迭代次数难以确定、易陷入局部最优的缺点,进而形成粒子群—高斯过程回归算法.基于该算法提出一种根据现场岩石回弹强度σH预测岩石单轴饱和抗压强度σc的新途径,并对绩黄高速佛岭隧道4个掌子面20组σH及σc数据进行学习预测以检验该算法性能.工程应用表明:与传统采用点荷载实验确定σc方法相比,该算法能够更快建立和反映二者之间的映射关系,预测精度较高,加速了施工现场围岩分级变更的信息反馈及σc指标提取,可以此取代传统的数值回归模型进而指导施工.
採用粒子群優化算法代替傳統共軛梯度法對高斯迴歸學習機進行最優超參數搜索,剋服共軛梯度法在優化過程中對初值依賴性太彊、迭代次數難以確定、易陷入跼部最優的缺點,進而形成粒子群—高斯過程迴歸算法.基于該算法提齣一種根據現場巖石迴彈彊度σH預測巖石單軸飽和抗壓彊度σc的新途徑,併對績黃高速彿嶺隧道4箇掌子麵20組σH及σc數據進行學習預測以檢驗該算法性能.工程應用錶明:與傳統採用點荷載實驗確定σc方法相比,該算法能夠更快建立和反映二者之間的映射關繫,預測精度較高,加速瞭施工現場圍巖分級變更的信息反饋及σc指標提取,可以此取代傳統的數值迴歸模型進而指導施工.
채용입자군우화산법대체전통공액제도법대고사회귀학습궤진행최우초삼수수색,극복공액제도법재우화과정중대초치의뢰성태강、질대차수난이학정、역함입국부최우적결점,진이형성입자군—고사과정회귀산법.기우해산법제출일충근거현장암석회탄강도σH예측암석단축포화항압강도σc적신도경,병대적황고속불령수도4개장자면20조σH급σc수거진행학습예측이검험해산법성능.공정응용표명:여전통채용점하재실험학정σc방법상비,해산법능구경쾌건립화반영이자지간적영사관계,예측정도교고,가속료시공현장위암분급변경적신식반궤급σc지표제취,가이차취대전통적수치회귀모형진이지도시공.
