基于PSO-BP神经网络的砂岩三轴抗压强度预测

论文摘要

为研究砂岩在水和温度作用下的抗压强度特性,以三峡库区砂岩为研究对象,进行温度场、渗流场、应力场耦合试验研究,建立了粒子群优化BP神经网络（PSO-BPNN）预测模型,该模型考虑了影响砂岩抗压强度的多种因素（温度、孔隙水压等）,预测砂岩三轴抗压强度值.较传统BP神经网络（BPNN）模型,PSO-BP神经网络模型能够更好地预测三场耦合作用下砂岩的抗压强度变化特征,预测精度更高.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 晏斌,郭永成,朱千凡,胡鹏

关键词: 三场耦合作用,三轴抗压强度,粒子群算法,神经网络

来源: 三峡大学学报(自然科学版) 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 地质学,建筑科学与工程,自动化技术

单位: 三峡大学土木与建筑学院,三峡大学防灾减灾湖北省重点实验室,三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室

基金: 国家自然科学基金重点项目(51439003),国家重点研发计划(2016YFC0402003),三峡库区地质灾害教育部重点实验室(三峡大学)开放基金(2015KDZ02),防灾减灾湖北省重点实验室(三峡大学)开放基金(2016KJZ19)

分类号: TU45;TP183

DOI: 10.13393/j.cnki.issn.1672-948x.2019.03.011

页码: 51-54

总页数: 4

文件大小: 1634K

下载量: 228

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标签：三场耦合作用论文;  三轴抗压强度论文;  粒子群算法论文;  神经网络论文;