基于GA-PSO混合优化BP的面板堆石坝爆破料压实质量评价

作     者：宿辉 孙熇远 赵宇飞 刘世伟 赵翠东 杨宇 SU Hui;SUN Heyuan;ZHAO Yufei;LIU Shiwei;ZHAO Cuidong;YANG Yu

作者机构：河北省智慧水利重点实验室河北邯郸056006 河北工程大学水利水电学院河北邯郸056006 中国水利水电科学研究院北京100044 

出 版 物：《人民黄河》 (Yellow River)

年 卷 期：2023年第45卷第6期

页      面：137-142,146页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

基　　金：河北省自然科学基金资助项目(E2020402087) 河北省高等学校科学技术研究项目(QN2021030) 

主　　题：堆石坝 爆破料 压实质量 BP神经网络 粒子群算法 遗传算法 

摘      要：碾压质量评价是大坝智慧化施工的关键技术之一,对坝体安全稳定性具有重要影响,而目前对其评价模型和方法尚未达成一致认识。以新疆阿尔塔什面板堆石坝为依托工程,结合现场填筑碾压监测数据和试坑检测试验数据,提出基于遗传算法和粒子群算法混合优化的BP神经网络算法(GA-PSO-BP)的爆破料压实质量评价模型。通过与BP、GA-BP、PSO-BP 3种预测模型进行对比分析,证明该模型的精度和优越性。结果表明:提出的基于GA-PSO-BP模型收敛速度更快、性能更好,且基于GA-PSO混合优化后的BP神经网络爆破料压实质量评价模型精度相对较高,可用于与新疆阿尔塔什混凝土面板堆石坝类似工况的压实质量评价。