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        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在基坑支護施工質(zhì)量評價中的應(yīng)用研究

        2018-09-12 02:37:54李佳玉
        居業(yè) 2018年7期
        關(guān)鍵詞:魚群權(quán)值基坑

        李佳玉

        [摘要]在影響基坑邊坡的各種不確定因素錯綜復雜評價過程中,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主的評價模型存在收斂速度慢,容易陷入局部極值等缺陷。鑒于人工魚群算法在全局尋優(yōu)和收斂速度上的優(yōu)越性,本文提出一種基于人工魚群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價模型。評價結(jié)果表明,該方法是可行的。

        [關(guān)鍵詞]基坑支護;施工質(zhì)量;應(yīng)用研究;人工魚群算法 文章編號:2095 - 4085(2018) 07 - 0179 - 02

        依據(jù)某市水資源可持續(xù)發(fā)展狀況,本文對此提出的基坑邊坡穩(wěn)定性方法,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行評價。將人工魚群算法引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值優(yōu)化過程中,在網(wǎng)絡(luò)計算中,并且通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢的特性點,計算結(jié)果表明,該算法在整個計算過程中對最優(yōu)值的優(yōu)化具有準確、方便、快速的優(yōu)點[1],為模型建立符合事實進行指導作用。

        1 人工魚群算法

        1.1 人工魚群算法概述

        由于魚類數(shù)量最多,在該地區(qū)生活的一般是水體中營養(yǎng)最豐富的,魚類中的魚往往能發(fā)現(xiàn)自己或跟隨其他魚類尋找高營養(yǎng)物。分析的基本前提是建立各因素的本構(gòu)關(guān)系,在此基礎(chǔ)上合理選擇單元仿真模型。目前已有三種模擬方法,可以用大型有限元軟件進行分析。模擬的方法主要有三種,可以歸納為以下三種典型行為:①覓食行為②聚群行為③追尾行為[2]。

        如果量程不是很小,魚的面積很小,計算機的容量和處理速度都要考慮到整體的模型。在替代整個區(qū)域結(jié)構(gòu)之前,應(yīng)分析差異,判斷所選模型的合理性。

        1.2人工魚群網(wǎng)絡(luò)

        鑒于人工魚群算法作為一種全局搜尋算法,BP算法收斂速度慢,并且很容易于陷入局部最優(yōu)解的特性,還有極強的全局最優(yōu)解尋優(yōu)性能,因此把他們BP算法和人工魚群算法兩者有機的結(jié)合起來,叫做人工魚群網(wǎng)絡(luò)[3]。

        (1)初始化權(quán)值和閾值。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)BP(n,q,m)擬定后,隱含層第j單元的激活閾值OjH(j=l,∧,q)及輸出層第k單元的激活閾值0k(k=l,∧,m),網(wǎng)絡(luò)參數(shù)包括輸入i單元到隱含層第J單元的權(quán)值W1(i=1,∧,q;j=1,∧,k)隱含層第j單元到輸出層第k單元的權(quán)值Wjk(j=l,∧,q;k=1,∧,m。

        將每條人工魚看一組權(quán)值和閾值,權(quán)值和優(yōu)化的過程就是人工魚不斷改變位置尋找最佳食物源的過程。

        假設(shè)人工魚的初始重量是可見區(qū)域的下一個狀態(tài)的隨機選擇,如果結(jié)果表明該狀態(tài)下的食物濃度大于當前狀態(tài)下的食物濃度,那么步驟就朝著那個方向前進。相反,若是隨機選擇的,經(jīng)過多次的檢查,如果還不滿意,然后隨機步驟。

        (2)計算樣本信息。首先向前暗示,通過激活函數(shù)輸出隱藏信息,假設(shè)有總樣本,首先訓練樣本信息。

        (3)對樣本信息進行計算。首先向前傳播到隱含上,經(jīng)過激活函數(shù)f(x)的作用得到隱含層的輸出信息,假設(shè)總計有p個式樣標本,輸?shù)趓個(r=1,∧,p)訓練標本信息。Hir=f(∑WljXir-OjH),(j=1,∧,q,r=l,∧,p.

        }2l

        (1)激活函數(shù)f(x)一般采用型Sigmoid,即

        從輸出信息傳到輸出層,可得到最終輸出的隱含層結(jié)果為:

        如果網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出間存在一定的誤差,則將誤差反向輸入,利用公式來調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值:

        上訴過程就是網(wǎng)絡(luò)學習的信息正向輸入行為,另一個行為為誤差反向輸入過程。

        在滿足一定誤差滿足的要求下,多次計算以上兩個過程,直至出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)輸出與期望輸出間值。

        1.3確立相應(yīng)模型

        典型的工作有理論研究是三種行為的基礎(chǔ),其理論基礎(chǔ)也通過數(shù)值計算和結(jié)構(gòu)相互作用計算。由于行為的復雜性還沒有像其他樣本那樣獲得完美的模型關(guān)系,許多學者已經(jīng)開始從宏觀和微觀兩個方面建立和研究模型。典型的工作

        雖然考慮了這些因素的物理非線性,但本構(gòu)方程受到非線性本構(gòu)理論的限制。

        在實驗中,易分化的變化分為三個階段。該模型在低速計算的作用下表現(xiàn)出很強的特性。在大區(qū)域結(jié)構(gòu)的情況下,應(yīng)從區(qū)域條件、區(qū)域的合理模擬和樣本因素等方面進行分析,分為三個階段,其中一個階段是初步的。第二階段是第二階段,又稱穩(wěn)定狀態(tài);第三、三階段是最后階段,即不穩(wěn)定階段。

        2 基坑支護評價

        這種方法簡單模型,結(jié)合實際情況,本文采用人工魚群算法對基坑支護的評價指標數(shù)據(jù)的處理也更輕便,當然,也有一些缺點,位置可左右移動,當實體單元不夠緊密,但誤差在可接受的范圍。這種方法是解決形式復雜且數(shù)量很多時的較佳方法。

        2.1選取評價標準

        在這一部分,人工魚群算法應(yīng)用于基坑支護參數(shù)優(yōu)化特性評價基坑支護工程的評價標準、評價指標和六級五。這里輸入的層為1層素填土、2層粉土、3層粉土、4層粉土、5層粉土、6層粉質(zhì)粘土與粘土輸出為基坑支護評價等級。將人工魚所代表的權(quán)值w、權(quán)值v設(shè)置為20組,可視域Visual=1.5,擁擠度因子δ=0.7,最大步長Step=0.5。迭代次數(shù)Num=10000。

        2.2樣本生成

        生成的計算樣本,由此得出的計算樣本是在五個指標的六級水平基礎(chǔ)上,在指標每一級的標準值范圍內(nèi)進行的,隨機生成六個樣本,六級標準總共生成二十個建模樣本。

        2.3結(jié)果分析

        兩種實驗方案的運行可見用基坑支護評價的個建模樣本,將評價指標數(shù)據(jù)規(guī)范化后,BP,AF - BP模型可持續(xù)評結(jié)果對比,其中一級( BP3. 17,AF -BP3. 96)二級(BP2. 17,AF - BP2. 96)三級(BP3.27,AF - BP3. 94)四級(BP3. 47,AF - BP3. 98)五級( BP3. 23 ,AF - BP3. 86)六級(BP3. 43, AF - BP3.76)。

        通過比較不同二種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),精度更加準確,收斂速度更好,得出人工魚群AF -BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對基坑支護的評價效果很好,優(yōu)于經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

        3 結(jié)語

        本文應(yīng)用了人工魚群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型,并用于基坑支護評價,結(jié)果表明,此方法具有魯棒性好,全局收斂性好,收斂速度快等優(yōu)點,對其評價等級進行比較,進一步顯示出該方法的優(yōu)越性,不失為在基坑支護施工過程中,由于切實采取技術(shù)措施,在施工過程中杜絕了失穩(wěn)的產(chǎn)生,為工程的加固設(shè)計提供參考依據(jù),并對管理具有指導意義。

        參考文獻:

        [1]郭繼秋,唐慧哲.工程項目成本管理[M].北京:化學工業(yè)出版社,2005.

        [2]侯志榮,呂振肅.IIR數(shù)字濾波器設(shè)計的粒子群優(yōu)化算法[J].電路與系統(tǒng)學報,2003,8(4):16 -19.

        [3]李曉磊,邵之江,錢積新,一種基于動物自治體的尋優(yōu)模式:魚群算法[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2002,22 (11):32 - 38.

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