基于人工蜂群优化小波神经网络的隧道沉降预测
Prediction of Tunnel Settlements by Optimized Wavelet Neural Network Based on ABC作者机构：重庆高速公路集团有限公司重庆401120 重庆市交通工程质量检测有限公司重庆400067 中铁西南科学研究院有限公司成都611731
出 版 物：《现代隧道技术》 (Modern Tunnelling Technology)
年 卷 期：2019年第56卷第4期
页 面：56-61页
核心收录：
学科分类：081406[工学-桥梁与隧道工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 082301[工学-道路与铁道工程] 0823[工学-交通运输工程]
基 金：中铁科学研究院有限公司青年基金资助项目(2015-KJ021-Z021-02)
主 题：地铁隧道 沉降预测 人工蜂群 小波神经网络 BP神经网络
摘 要：小波神经网络存在收敛速度较慢、易陷入局部最优的缺陷,而人工蜂群算法收敛速度快且同时具有局部和全局搜索的能力。文章利用人工蜂群算法对小波神经网络进行优化,形成人工蜂群小波神经网络,并将其应用于地铁隧道沉降预测;并以深圳地铁10号线为例,将该模型的预测结果与BP神经网络、小波神经网络进行对比分析。结果表明,人工蜂群小波神经网络较其它两种模型的预测精度更高,预测结果更稳定。
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