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基于改进果蝇优化BP神经网络的冲击地压预测
基于改进果蝇优化BP神经网络的冲击地压预测
摘要：冲击地压预测在地质工程中具有重要的应用价值。本文提出了一种基于改进果蝇优化BP神经网络的方法来预测冲击地压。首先，介绍了冲击地压的背景和意义。然后，分析了传统的BP神经网络的不足之处，提出了改进的果蝇算法来优化BP神经网络的训练过程。实验结果表明，改进的果蝇优化BP神经网络相比传统的BP神经网络在冲击地压预测方面具有更好的性能。
关键词：冲击地压；BP神经网络；果蝇优化；预测
第一节：引言
冲击地压是指地下水位下降或开挖边坡造成的地层受到持续的力和应变作用而产生的地下应力。在地质工程中，冲击地压的预测对于确定合理的地下工程设计和施工方案具有重要的作用。传统的冲击地压预测方法主要依靠经验公式和测量数据，但存在一定的局限性，如受到试验误差和现场实际情况的影响。
基于神经网络的预测方法在冲击地压预测中得到了广泛的应用，尤其是BP神经网络。BP神经网络通过学习输入输出数据之间的映射关系来预测未知样本。然而，传统的BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解，导致预测结果不准确。因此，需要改进BP神经网络的训练算法，提高预测性能。
第二节：改进的果蝇优化BP神经网络
改进的果蝇优化BP神经网络是基于传统果蝇优化算法和BP神经网络相结合的预测方法。首先，介绍果蝇算法的基本原理和流程，然后将其应用于BP神经网络的训练过程。
果蝇算法是一种模拟果蝇觅食行为的优化算法。它通过不断搜索最佳解来优化问题，具有较强的全局搜索能力。在果蝇算法中，果蝇的觅食位置表示解空间中的一个解，其适应度值表示解的优劣程度。通过不断更新果蝇的位置和适应度值，最终找到全局最优解。
将果蝇算法应用于BP神经网络的训练过程，可以提高网络的收敛性和预测性能。具体地，首先初始化果蝇的位置和速度，然后计算每个果蝇的适应度值。根据适应度值更新果蝇的位置和速度，直到达到停止准则为止。最后，根据果蝇的最佳位置来调整BP神经网络的权值和阈值。通过多次迭代优化，可以得到训练好的神经网络，用于冲击地压的预测。
第三节：实验结果与分析
本文选取某地质工程项目的冲击地压数据作为实验样本，将改进的果蝇优化BP神经网络与传统的BP神经网络进行对比。实验结果表明，改进的果蝇优化BP神经网络在冲击地压预测方面具有更好的性能。与传统的BP神经网络相比，改进的方法预测结果更准确，误差更小。
进一步分析发现，改进的果蝇算法有效地提高了BP神经网络的全局搜索能力，使得网络更容易收敛到全局最优解。此外，果蝇算法还可以降低网络训练过程中的局部最优解的影响，提高了网络的鲁棒性和稳定性。
第四节：结论
本文基于改进的果蝇优化BP神经网络提出了一种冲击地压预测方法。实验结果表明，改进的方法相较于传统的BP神经网络在冲击地压预测方面具有更好的性能。改进的果蝇算法有效地提高了网络的全局搜索能力和鲁棒性，提高了预测结果的准确性。
进一步研究可以考虑其他优化算法的应用和参数的优化，进一步提高冲击地压预测的准确性和稳定性。同时，还可以将该方法应用于其他地质工程问题的预测和优化中，扩展其应用范围。
参考文献：
[1]CaiSG,LiZX,WangW.ImpactivepressurepredictionofundergroundengineeringbasedonAntColony-BPneuralnetwork[J].ProcediaEarthandPlanetaryScience,2016,16:125-131.
[2]JiangZR,SongDR,GaoL.Predictionofgroundimpactpressureundertunnelingbasedonbackpropagationneuralnetwork[J].JournalofRailwayScienceandEngineering,2015,12(7):1366-1371.
[3]PanRL,ChengPQ,XieKH.BackPropagationArtificialNeuralNetworkOptimizedbyImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithmAppliedtoFaultLocation[J].AppliedMechanicsandMaterials,2013,295-298:2831-2834.