A novel method for identifying geomechanical parameters of rock masses based on a PSO and improved GPR hybrid algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In view of the shortcomings of existing artificial neural network (ANN) and support vector regression (SVR) in the application of three-dimensional displacement back analysis, Gaussian process regression (GPR) algorithm is introduced to make up for the shortcomings of existing intelligent inversion methods. In order to improve the generality of the standard GPR algorithm with single kernel function, an improved Gaussian process regression (IGPR) algorithm with combined kernel function is proposed by adding two single kernel functions. In addition, in the training process of IGPR model, the particle swarm optimization (PSO) is combined with the IGPR model (PSO-IGPR) to optimize the parameters of the IGPR model. After the IGPR model can accurately map the relationship between geomechanical parameters and rock mass deformation, the PSO algorithm is directly used to search the best geomechanical parameters to match the deformation calculated by igpr model with the measured deformation of rock mass. The application case of Beikou tunnel shows that the combined kernel function GPR has higher identification accuracy than the single kernel function GPR and SVR model, the IGPR model with automatic correlation determination (ARD) kernel function can obtain higher identification accuracy than the IGPR model with isotropic (ISO) kernel function, and the PSO-IGPR hybrid model based on ARD kernel function has the highest identification accuracy. Therefore, this paper proposes a displacement back analysis method of the PSO-IGPR hybrid algorithm based on ARD kernel function, which can be used to identify the geomechanical parameters of rock mass and solve other engineering problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».