岩土力学 ›› 2023, Vol. 44 ›› Issue (10): 3022-3030.doi: 10.16285/j.rsm.2023.0209
王才进1,武猛1,杨洋2,蔡国军1, 3,刘松玉1,何欢1,常建新1
WANG Cai-jin1, WU Meng1, YANG Yang2, CAI Guo-jun1, 3, LIU Song-yu1, HE Huan1, CHANG Jian-xin1
摘要:
软土固结系数Cv是岩土工程结构设计中的重要参数,测试固结系数需要花费大量的时间和成本。基于生物地理学优化算法(biogeographical optimization algorithm,BBO)来改进人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型,使用生物地理优化的人工神经网络(ANN-BBO)模型对软土固结系数进行计算。基于连淮高速公路改扩建项目的路基软土数据对计算模型进行了训练和测试。通过相关系数矩阵和主成分分析对软土的11个物理力学参数进行了统计分析,确定了7个参数作为计算模型的输入参数,并对计算模型进行了训练和测试;模型通过相关系数、均方根误差和方差比进行检验,并对误差进行了统计分析;采用蒙特卡罗模拟对计算模型的鲁棒性进行了分析。结果表明:ANN-BBO模型可以用于估计软土的固结系数,相关系数R2 = 0.947 1,均方根误差RMSE = 0.165 7×10−3 cm2/s,方差比VAF = 94.54%;ANN-BBO模型预测精度明显优于ANN模型;ANN-BBO模型的鲁棒性比ANN模型更好。
中图分类号:
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