边坡变形预测的群体智能模型

摘要：

变形是岩土工程结构反馈出的重要信息,变形监测对指导施工具有重要意义.如何有效地利用监测数据是工程技术人员关心的问题.结合时间序列分析方法,将一种新的仿生群体算法--微粒群算法引入到边坡变形预测模型中,并提出变形估计模型.该算法能实现模型结构和参数的耦合识别,且该算法具有很好的全局识别能力;同时,建立的模型具有较高的推广预测能力.将该方法应用到三峡船闸高边坡变形预测中,取得比较理想的效果,该方法具有快速、准确的特点,可为岩土工程的信息化施工和管理提供一条新的途径.

关键词：边坡工程、变形预测、变形时间序列、微粒群算法、全局优化

所属期刊栏目：25

分类号：TU457;P642.22(土力学、地基基础工程)

资助基金：中国科学院重点实验室基金Z110405;浙江省高等学校青年教师资助计划

在线出版日期：2006-09-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1664-1669