| 基于粒子群算法优化小波支持向量机的岩土力学参数反演 |
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| 引用本文： | 阮永芬,高春钦,刘克文,贾荣谷,丁海涛. 基于粒子群算法优化小波支持向量机的岩土力学参数反演[J]. 岩土力学, 2019, 0(9): 3662-3669 |
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| 作者姓名： | 阮永芬 高春钦 刘克文 贾荣谷 丁海涛 |
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| 作者单位： | 昆明理工大学建筑工程学院;平高集团国际工程有限公司;云南建投第一勘察设计有限公司 |
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| 基金项目： | 云南省重点研发计划（社会发展领域）（No.2018BC008）~~ |
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| 摘 要： | 常用的确定岩土力学参数的方法有原位测试和室内试验两种,但都存在一定的局限性,参数选择的合理与否,对设计计算及数值模拟分析结果的有效性影响很大。支持向量机法在理论基础和求解算法方面都具有明显优势,为确保岩土力学参数取值的合理性,采用支持向量机法对岩土力学参数进行反演。先通过小波分析理论构造出支持向量机的核函数,再用粒子群算法(PSO)分别优化Morlet小波、Mexico小波和RBF函数的支持向量机模型参数,通过小波支持向量机模型建立反演参数与沉降值间的非线性映射关系。根据正交试验和均匀试验对需反演的岩土力学参数进行设计,结合有限元软件进行计算分析,得到学习样本和测试样本。分别采用Morlet小波、Mexico小波和RBF函数得出的预测结果和原始数据进行对比分析,发现采用Morlet小波核函数预测效果更佳。使用Morlet小波核函数预测的参数输入到Midas模型中计算建筑物最终沉降量,比较计算值与实际监测值,其相对误差不超过8.1%。研究结果表明,该方法在岩土工程参数的反演中具有良好的应用价值,对今后岩土力学参数的确定及校核提供了一种新方法。
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| 关 键 词： | 粒子群算法 小波核函数 支持向量机 反演 |
Inversion of rock and soil mechanics parameters based on particle swarm optimization wavelet support vector machine |
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| RUAN Yong-fen,GAO Chun-qin,LIU Ke-wen,JIA Rong-gu,DING Hai-tao. Inversion of rock and soil mechanics parameters based on particle swarm optimization wavelet support vector machine[J]. Rock and Soil Mechanics, 2019, 0(9): 3662-3669 |
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| Authors: | RUAN Yong-fen GAO Chun-qin LIU Ke-wen JIA Rong-gu DING Hai-tao |
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| Affiliation: | (Faculty of Civil Engineering and Mechanics,Kunming University of Science and Technology,Kunming,Yunnan 650500,China;Pinggao Group International Engineering Co.,Ltd.,Zhengzhou,Henan 450018,China;Yunnan Construction Investment First Investigation and Design Co.,Ltd.,Kunming,Yunnan 650031,China) |
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| Abstract: | RUAN Yong-fen;GAO Chun-qin;LIU Ke-wen;JIA Rong-gu;DING Hai-tao(Faculty of Civil Engineering and Mechanics,Kunming University of Science and Technology,Kunming,Yunnan 650500,China;Pinggao Group International Engineering Co.,Ltd.,Zhengzhou,Henan 450018,China;Yunnan Construction Investment First Investigation and Design Co.,Ltd.,Kunming,Yunnan 650031,China) |
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| Keywords: | particle swarm optimization(PSO) wavelet kernel function support vector machine(SVM) inversion |
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