【摘 要】
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针对锚索锚固工程的复杂性,提出一种利用量子粒子群（QPSO）优化灰色神经网络的学习算法.在锚索荷载监测历史数据的基础上,将灰色预测残差值作为BP神经网络的输入,并用QPSO算法对
【机 构】
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山西省勘察设计研究院,中南大学资源与安全工程学院
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针对锚索锚固工程的复杂性,提出一种利用量子粒子群（QPSO）优化灰色神经网络的学习算法.在锚索荷载监测历史数据的基础上,将灰色预测残差值作为BP神经网络的输入,并用QPSO算法对常规灰色神经网络（GNN）的权值和阈值进行优化,构建了基于量子粒子群的灰色神经网络模型（QP-SO-GNN）.以某矿山深基坑支护为例,进行锚索荷载预测.结果表明：QPSO-GNN模型预测结果稳定,其模型精度和泛化能力均优于常规GNN,表明了该方法的有效性和可行性,可以为锚固设计提供一种切实可行的参考依据.
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