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| 基于QPSO灰色神经网络的基坑锚固荷载预测 | |
| 摘 要： | 针对锚索锚固工程的复杂性,提出一种利用量子粒子群(QPSO)优化灰色神经网络的学习算法。在锚索荷载监测历史数据的基础上,将灰色预测残差值作为BP神经网络的输入,并用QPSO算法对常规灰色神经网络(GNN)的权值和阈值进行优化,构建了基于量子粒子群的灰色神经网络模型(QP-SO-GNN)。以某矿山深基坑支护为例,进行锚索荷载预测。结果表明:QPSO-GNN模型预测结果稳定,其模型精度和泛化能力均优于常规GNN,表明了该方法的有效性和可行性,可以为锚固设计提供一种切实可行的参考依据。 |
Foundation Pit Anchor Load Prediction Based on QPSO Grey Neural Network |
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