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基于支持向量回归积和改进粒子群算法的特定区间盾构机作业参数选取
被引量：
3
1
作者
许哲东
侯公羽
+1 位作者
杨丽
黄小军
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期3007-3014,共8页
为实现特定区间盾构机作业参数更准确的选取,提出了基于支持向量回归积(e-SVR)和改进惯性权重降低速度粒子群优化(IIWDSPSO)算法的盾构机作业参数选取模型。基于e-SVR构建掘进参数、地层参数、几何参数与地表沉降值之间的非线性关系模型...
为实现特定区间盾构机作业参数更准确的选取,提出了基于支持向量回归积(e-SVR)和改进惯性权重降低速度粒子群优化(IIWDSPSO)算法的盾构机作业参数选取模型。基于e-SVR构建掘进参数、地层参数、几何参数与地表沉降值之间的非线性关系模型,并基于实际盾构施工数据与人工神经网络模型、随机森林模型进行性能对比分析;通过10组仿真实验分析惯性权重降低速度对算法性能的影响,基于分析改进的粒子群优化算法优化特定地层参数和几何参数区间的掘进参数。结果表明,e-SVR模型对盾构施工数据样本具有更好的拟合和泛化能力,所提出的IIWDSPSO算法具有更好的准确性、稳定性和收敛概率。实际工程应用结果也验证了所提模型求解出的特定区间掘进参数能使地表沉降值相对更小,得到的掘进参数能够为实际工程提供更准确和可靠的参考。
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关键词
盾构作业参数
支持向量回归积
改进惯性权重降低速度粒子群优化算法
非线性建模
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职称材料
题名
基于支持向量回归积和改进粒子群算法的特定区间盾构机作业参数选取
被引量：
3
1
作者
许哲东
侯公羽
杨丽
黄小军
机构
安徽工程大学建筑工程学院
中国矿业大学(北京)力学与建筑工程学院
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期3007-3014,共8页
基金
国家自然科学基金委员会与神华集团有限责任公司联合资助重点项目(U1261212,U1361210)
国家自然科学基金(51574247)
+2 种基金
安徽工程大学引进人才科研启动基金(2021YQQ064)
安徽工程大学校级科研项目(Xjky2022168)
安徽省高等教育提升计划自然科学研究一般项目(TSKJ2016B24)。
文摘
为实现特定区间盾构机作业参数更准确的选取,提出了基于支持向量回归积(e-SVR)和改进惯性权重降低速度粒子群优化(IIWDSPSO)算法的盾构机作业参数选取模型。基于e-SVR构建掘进参数、地层参数、几何参数与地表沉降值之间的非线性关系模型,并基于实际盾构施工数据与人工神经网络模型、随机森林模型进行性能对比分析;通过10组仿真实验分析惯性权重降低速度对算法性能的影响,基于分析改进的粒子群优化算法优化特定地层参数和几何参数区间的掘进参数。结果表明,e-SVR模型对盾构施工数据样本具有更好的拟合和泛化能力,所提出的IIWDSPSO算法具有更好的准确性、稳定性和收敛概率。实际工程应用结果也验证了所提模型求解出的特定区间掘进参数能使地表沉降值相对更小,得到的掘进参数能够为实际工程提供更准确和可靠的参考。
关键词
盾构作业参数
支持向量回归积
改进惯性权重降低速度粒子群优化算法
非线性建模
Keywords
shield construction parameter
e-support vector regression(e-SVR)
improved inertia weight decreasing speed particle swarm optimization(IIWDSPSO)algorithm
nonlinear modeling
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量回归积和改进粒子群算法的特定区间盾构机作业参数选取
许哲东
侯公羽
杨丽
黄小军
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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