隧道洞室地基稳定性双阶段多策略粒子群BP网络模型研究

影响隧道洞室地基稳定性的因素众多,这些因素与隧道洞室地基稳定性之间存在着复杂的非线性关系,并且常规的方法很难描述这种复杂的关系。文章提出了一种双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)优化的BP神经网络隧道洞室地基稳定性评价模型。粒子群算法具有全局优化能力强、搜索效率高等特点,算法改进后使这些特点更加突出。BP算法有很强的非线性映射能力、泛化能力,但也有收敛速度慢,容易陷入局部最优等缺陷。采用双阶段多策略粒子群算法(DMPSO)搜索BP模型的权值和阈值,弥补了BP模型的缺陷,提高了其预测的准确度。文章以重庆小什字车站洞室地基为例,证明了双阶段多策略粒子群算法优化的BP神经网络模型(DMPSO-BP)的可行性,并且该模型比模糊神经网络和粒子群优化的BP神经网络(PSO-BP)模型有更好的预测精度。