基于差异进化-高斯算法的隧道施工极限位移预测研究

摘要：

针对数值模拟隧道开挖过程中极限位移的求解参数众多、难以获取且计算耗时长的问题,将高斯算法(GP)与差异进化算法(DE)相结合,选用DE算法取代共轭梯度法实现了在训练过程中对GP超参数的选取,解决了共轭梯度法对初始值过于依赖且容易陷于局部最优的问题,提高了GP泛化性能,构建了用于隧道开挖过程极限位移预测的DE-GP方法,简化了隧道极限位移计算求解过程.以某公路隧道作为分析对象,预测分析隧道开挖时的极限位移.结果显示:DE-GP算法的泛化性能优于GP算法和最小二乘支持向量机算法(LSSVM);极限位移的预测结果与数值计算结果比较接近,预测精度较高,提高了计算速度,为隧道极限位移的预测提供了更加高效的求解途径.

关键词：隧道;高斯过程;差异进化;极限位移;数值计算

所属期刊栏目：51

在线出版日期：2022-03-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：184-188,133