【摘 要】
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由于山岭公路隧道施工安全风险大小与各安全风险影响因子之间存在非线性映射关系,引入混合核函数和粒子群算法,建立基于粒子群算法优化混合核极限学习机的山岭公路隧道施工安全风险评估方法。该方法依据山岭公路隧道地质与施工特征,建立隐含层节点特征映射混合核函数,采用粒子群算法对训练样本进行模型训练,同时对映射函数中混合核函数参数进行最小均方差寻优,获得山岭公路隧道施工安全风险评估的混合核极限学习鳩型并进行算例验证,结果表明所建模型可靠。
【机 构】
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中交第二公路勘察设计研究院有限公司,武汉理工大学土木工程与建筑学院
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区重大科技专项(2020A03003-4),国家自然科学基金项目(51779197)。
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由于山岭公路隧道施工安全风险大小与各安全风险影响因子之间存在非线性映射关系,引入混合核函数和粒子群算法,建立基于粒子群算法优化混合核极限学习机的山岭公路隧道施工安全风险评估方法。该方法依据山岭公路隧道地质与施工特征,建立隐含层节点特征映射混合核函数,采用粒子群算法对训练样本进行模型训练,同时对映射函数中混合核函数参数进行最小均方差寻优,获得山岭公路隧道施工安全风险评估的混合核极限学习鳩型并进行算例验证,结果表明所建模型可靠。
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