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基于不同PSO-ELM模型的碾压黏土抗剪强度预测方法研究 被引量：3
1
作者 金坎辉 杨涛 +4 位作者 霍树义 王雷 王诚杰 姜岳 张欢灵 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2022年第3期213-219,227,共8页
碾压黏土的抗剪强度直接影响碾压土石坝的质量和使用寿命。为得出碾压黏土抗剪强度的最优预测模型,通过粒子群算法优化极限学习机模型(PSO-ELM),分别以Sine函数、radbas函数和hardlim函数3种激活函数为基础,构建PSO-ELM_(sin),PSO-ELM_(... 碾压黏土的抗剪强度直接影响碾压土石坝的质量和使用寿命。为得出碾压黏土抗剪强度的最优预测模型,通过粒子群算法优化极限学习机模型(PSO-ELM),分别以Sine函数、radbas函数和hardlim函数3种激活函数为基础,构建PSO-ELM_(sin),PSO-ELM_(rad)和PSO-ELM_(hard)3种模型,并将模型结果与ELM模型、广义回归神经网络模型(GRNN)、随机森林模型(RF)和BP神经网络模型进行了对比。结果表明:在黏聚力和内摩擦角的拟合结果中,PSO-ELM_(sin)模型精度最高,其拟合方程斜率分别为1.005,1.032;在月值模拟中,PSO-ELM_(sin)模型与实测值的拟合度最高,相对误差仅在6.0%~9.3%;PSO-ELM_(sin)模型在黏聚力模拟中RMSE,RRMSE,MAE,E_(ns)和R^(2)分别为0.776 kPa,1.80%,0.641 kPa,0.993和0.997,该模型在内摩擦角模拟中RMSE,RRMSE,MAE,E_(ns)和R^(2)分别为1.635°,6.98%,1.616°,0.983和0.998,模型精度均排名第一。因此,PSO-ELM_(sin)模型在所有模型中精度最高,可作为碾压黏土抗剪强度预测的标准模型使用。 展开更多
关键词 碾压黏土 抗剪强度 粒子群算法 极限学习机 激活函数
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