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由于盾构施工过程中盾构姿态演化的复杂性,单一预测模型很难实现较为精准的预测,提出了一种基于BP神经网络和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的盾构竖向姿态组合预测模型.首先,利用经验模态分解将盾构竖向姿态时间序列分解为有限个固有模态分量和剩余分量;其次,在分别建立不同分量的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的BP神经网络与SVR预测模型后,将其预测结果分别进行叠加;最后,采用最优加权法对两个模型赋权以得到最终预测结果.为验证所提出模型的实践适用性,将其应用至成都地铁8号线某盾构区间中,并与PSO-BP和PSO-SVR模型的预测结果进行对比.研究结果表明:所提出模型的泛化能力更强、准确性更高,可为盾构竖向姿态预测提供一定的借鉴和参考. 相似文献
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《铁道科学与工程学报》2015,(4)
针对混凝土桥梁耐久性历史评估数据的特点,提出一种基于BP神经网络与GM(1,1)模型的桥梁耐久性组合预测方法。通过GM(1,1)模型,以部分数据作为样本进行预测,在此基础之上,引入BP神经网络对预测的残差序列进行处理,旨在克服单一预测模型的不足,取得更高的预测精度。算例表明,本文算法精度明显高于传统GM(1,1)模型,与类似算法相比,精度上也有所提高。 相似文献
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BP神经网络在沉降预测过程中存在预测精度有限、收敛速度慢等缺点。为提高BP神经网络在高铁沉降预测中的精度,基于改进的果蝇算法(FOA),利用其味道浓度函数来代替BP神经网络中的梯度函数,建立果蝇算法优化BP神经网络的预测模型—FOA-BP模型。通过果蝇种群迭代寻优获取最合适的权值和阈值,重新构建BP神经网络进行沉降预测。分别采用BP神经网络算法与FOA-BP神经网络算法对某高铁路基沉降监测点的沉降趋势进行预测,将两种算法的迭代次数、均方误差与平均相对百分比误差3个指标进行对比分析,结果表明:FOA-BP神经网络算法的三种指标均远小于BP神经网络算法,其模型精度更高,预测速度更快。 相似文献
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研究目的:目前隧道煤与瓦斯突出预测主要采用煤炭的常规接触式预测方法,如综合指标法、钻屑指标法等,但隧道与煤巷在断面大小、施工支护等方面有诸多不同,照搬煤炭预测方法并不一定能取得预期效果。本文根据煤与瓦斯突出综合作用假说,借鉴BP神经网络原理,对隧道瓦斯突出的多指标神经网络综合预测进行探讨,确定突出的评价指标,构建神经网络预测模型,通过神经网络模型的训练和回判,综合评价预测煤与瓦斯突出危险性。研究结论:(1)在综合分析突出影响因素基础上,基于瓦斯突出综合作用假说机理,提出了BP神经网络预测隧道煤与瓦斯突出危险性的方法;(2)选取瓦斯压力、地质构造、隧道埋深、煤的坚固系数、煤体结构类型及瓦斯放散初速度作为突出评价指标;(3)采集矿井突出样本进行神经网络模型的训练及回判,通过对已建成瓦斯隧道进行判别,判别结果与实际相符,验证了矿井突出样本应用到瓦斯隧道的突出预测可行性;(4)通过BP神经网络对成贵高铁7座高瓦斯隧道进行预测判别,表明玉京山隧道C5、C6煤层具有突出危险性,其他6座隧道无突出危险性;(5)本研究成果可为瓦斯隧道设计与施工提供借鉴。 相似文献
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李永青 《铁道科学与工程学报》2009,6(1)
以温福铁路鳌江特大桥为工程背景,应用有限元分析软件建立该桥理论计算模型并进行桥梁的结构分析.对线形控制,应用BP神经网络法对施工控制的标高进行预测.计算结果和现场实测结果表明,该方法提高了线形预测的精度;对实测应变进行修正,剔除了实测应变中的非应力应变,以更好掌握桥梁施工中的实际受力状态. 相似文献