MEC-BP神经网络优化深水群桩轴力预测

"这篇论文探讨了基于MEC-BP神经网络的群桩轴力预测方法在深水群桩基础中的应用。MEC-BP神经网络模型通过改进传统的BP神经网络，提高了预测的准确性和精确度，对于处理多变量非线性问题具有优势，尤其适合在复杂的环境因素影响下预测群桩轴力变化。" 正文: 随着我国交通基础设施的快速发展，大跨径桥梁的建设不断增多，超大型深水群桩基础成为支撑这些大型工程的关键结构。群桩基础在深水中受到诸如水温、潮位和风速等多重环境因素的影响，这些因素相互作用，导致群桩轴力的预测变得极其复杂。传统的理论研究无法充分揭示这种非线性关系，因此，寻找有效的预测方法成为工程实践中亟待解决的问题。 BP神经网络作为一种广泛应用的非线性模型，以其强大的数据识别能力和简洁的算法流程，成为解决此类问题的有力工具。然而，BP神经网络存在一些局限性，如学习率固定可能导致训练效率低下，Sigmoid激活函数在输入值过大时影响精度等。为克服这些缺点，研究者引入了思维进化算法(MEC)，这是一种借鉴遗传算法思想的全局优化策略，能有效地避免优化过程中的早熟问题，展现出强大的全局搜索能力。 MEC算法通过模拟生物界的自然选择和遗传过程，无需先验知识即可进行全局优化。结合BP神经网络，形成的MEC-BP神经网络模型在预测群桩轴力时，不仅提高了预测精度，还增强了模型的可信度和泛化能力。论文以苏通大桥的原型监测数据为例，分析了影响深水群桩基础轴力的环境因素，并基于这些数据建立了BP神经网络预测模型，进一步利用MEC优化了该模型。对比结果显示，MEC-BP神经网络在预测效果上优于标准BP神经网络，表明了其在深水群桩基础轴力预测中的工程应用潜力。 总结来说，这篇研究通过将思维进化算法应用于BP神经网络，创建了MEC-BP神经网络模型，解决了深水群桩基础轴力预测中的非线性问题，提高了预测的准确性和适应性，为大型深水群桩基础的工程设计和安全评估提供了更为可靠的预测工具。