基于粒子群优化BP神经网络的巷道位移反分析

来源期刊：煤炭学报2012年第S1期

论文作者：王雪冬 李广杰 尤冰 秦胜伍 彭帅英

文章页码：38 - 42

关键词：巷道位移;物理力学参数;反分析法;PSO算法;BP神经网络;

摘    要：以某煤矿资料为基础,确定出岩体物理力学参数水平,并设计正交试验表。根据巷道边界条件建立几何模型,通过有限元法计算得出的位移值建立起PSO-BP神经网络学习样本,从而得到矿山巷道位移反分析预测岩体物理力学参数模型。研究结果表明:实测位移量与由预测参数计算位移量间的最大误差为3.27%,通过实测位移值反分析求得的岩体物理力学参数值可信,PSO-BP神经网络应用于矿山巷道位移反分析是可行的。