版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

深基坑变形的智能预测研究

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 维普学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
郭键;杨奇妹
作者机构:
武汉工业学院土木工程与建筑学院,湖北武汉,430023
[郭键; 杨奇妹] 武汉工业学院
语种:
中文
关键词:
深基坑;智能控制;动态辩识;信息化施工
关键词(英文):
deep pit;intelligent control;dynamic identification;informational construction
期刊:
武汉轻工大学学报
ISSN:
2095-7386
年:
2012
卷:
31
期:
3
页码:
68-71
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
土木工程与建筑学院
摘要:
通过对自适应粒子群优化算法(APSO)和动态反馈神经网络的研究,将APSO与反馈神经网络进行了有机结合,形成了新的耦合算法"APSONN"。建立了深基坑变形期望输出与超前预测输出之间的非线性隐式方程,构建了集动态识别与超前预测为一体的智能控制模型,成功地避开了复杂的岩土工程本构关系和力学参数计算问题。
摘要(英文):
Based on the study of adaptation particle swarm optimization (APSO) and feedback neural network ( FNN), a new algorithm is presented. In the algorithm, APSO combines FNN and forms APSONN. The nonlinear implicit equations are established by APSONN between target and prediction of the deformation of deep pit. The in- telligent control system, which integrates dynamic identification and advanced prediction together, is constructed. The complex theoretical analysis of the operational mechanism and the exact mathematical description can be avoi-...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com