基于v-SVR和MVPSO算法的边坡位移反分析方法及其应用

作者：漆祖芳; 姜清辉; 周创兵; 向柏宇; 邵敬东

来源：岩石力学与工程学报, 2013, (06): 1185-1196.

• 边坡工程
• v-SVR
• 粒子群优化算法
• 改进的粒子群优化算法
• 位移反分析 slope engineering
• particle swarm optimization(PSO)
• modified particle swarm optimization
• displacement back analysis

针对传统粒子群算法存在搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,通过引入迁徙算子和自适应变异算子,提出基于粒子迁徙和变异的粒子群优化(MVPSO)算法。基准测试函数结果表明,改进的MVPSO算法较传统的粒子群优化算法在收敛效率上有大幅度提高,在处理非线性、多峰值的复杂优化问题中能快速地搜索,得到全局最优解。应用改进的MVPSO算法搜索最佳的支持向量机(v-SVR)模型参数,建立岩体力学参数与岩体位移之间的非线性支持向量机模型,提高v-SVR的预测精度和推广泛化性。然后,利用v-SVR模型的外推预测替代耗时的FLAC正向计算,利用改进的MVPSO算法搜索岩体力学参数的最优组合,提出v-SVR和MV...

• 单位
  长江水利委员会长江勘测规划设计研究院; 武汉大学; 中国水电顾问集团成都勘测设计研究院; 建筑工程学院; 水资源与水电工程科学国家重点实验室