高级搜索
  • 全国中文核心期刊
  • 中国科技核心期刊
  • 美国工程索引（EI）收录期刊
  • Scopus数据库收录期刊

基于粒子群与Markov优化的PMIGM（1,1）模型预测路基沉降方法研究

刘海明, 周小贵, 王忠伟, 黄涤, 杨怀皓

刘海明, 周小贵, 王忠伟, 黄涤, 杨怀皓. 基于粒子群与Markov优化的PMIGM（1,1）模型预测路基沉降方法研究[J]. 岩土工程学报, 2019, 41(S1): 205-208. DOI: 10.11779/CJGE2019S1052
引用本文: 刘海明, 周小贵, 王忠伟, 黄涤, 杨怀皓. 基于粒子群与Markov优化的PMIGM（1,1）模型预测路基沉降方法研究[J]. 岩土工程学报, 2019, 41(S1): 205-208. DOI: 10.11779/CJGE2019S1052
shu
LIU Hai-ming, ZHOU Xiao-gui, WANG Zhong-wei, HUANG Di, YANG Huai-hao. Prediction of subgrade settlement using PMIGM(1,1) model based on particle swarm optimization and Markov optimization[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2019, 41(S1): 205-208. DOI: 10.11779/CJGE2019S1052
Citation: LIU Hai-ming, ZHOU Xiao-gui, WANG Zhong-wei, HUANG Di, YANG Huai-hao. Prediction of subgrade settlement using PMIGM(1,1) model based on particle swarm optimization and Markov optimization[J]. Chinese Journal of Geotechnical Engineering, 2019, 41(S1): 205-208. DOI: 10.11779/CJGE2019S1052
shu

基于粒子群与Markov优化的PMIGM（1,1）模型预测路基沉降方法研究  English Version

  • 1. 云南省土木工程防灾重点实验室（筹）,昆明理工大学建筑工程学院,云南 昆明 650500;
    2. 施甸县保施高速公路投资开发有限公司,云南 施甸 678200;
    3. 中国石油天然气股份有限公司云南销售分公司,云南 昆明 650215

基金项目: 国家自然科学基金项目（51764020）; 国家“十三五”重点研发计划（2017YFC0804601）
详细信息
    作者简介:

    刘海明(1982—),男,湖南邵阳人,博士,从事环境岩土工程以及岩土地震工程研究。E-mail:haiming0871@163.com。

Prediction of subgrade settlement using PMIGM(1,1) model based on particle swarm optimization and Markov optimization

  • 1. Yunnan Key Laboratory of Disaster Reduction in Civil Engineering, Faculty of Civil Engineering and Mechanics, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500, China;
    2. Shidian County Baoshi Expressway Investment Development Co., Ltd., Shidian 678200, China;
    3. Yunnan Sales Branch, Chinese National Petroleum Corporation, Kunming 650215, China

摘要

    摘要
  • 摘要: 高速公路路基沉降的准确预测对高速公路病害预防和治理有着极其重要的指导意义。以往的路基沉降预测模型多为单一模型或简单改进模型,提出了一种基于粒子群与Markov优化的PMIGM（1,1）预测模型。首先,基于灰色理论,提出了改进的IGM（1,1）预测模型;然后,利用Markov理论对IGM(1,1)预测模型的相对残差序列进行修正,使得该模型能反映数据的波动特征,得到了MIGM（1,1）预测模型;在此基础上,采用粒子群算法对残差序列参数进行白化,建立了PMIGM（1,1）预测模型。将该预测模型应用于云南保施高速公路高填方路基,分析结果表明该模型可提高预测模型的精度。
    Abstract: Accurate prediction of subgrade settlement of expressways is of great significance to their disease prevention and treatment. The previous prediction models for the subgrade settlement are mostly single models or simple improved models. A PMIGM(1,1) prediction model based on the particle swarm optimization (PSO) and Markov optimization is proposed. Firstly, based on the grey theory, an improved GM(1,1) prediction model is put forward. Then, according to the theory knowledge of Markov chains, an MIGM(1, 1) model is built to correct the relative residuals of IGM(1, 1) model, which can reflect the volatility characteristics of the data. Based on the principle of PSO, an optimization of PMIGM(1, 1) model is set up, which crystallizes the parameters of grey interval. The forecasting model is applied to a high-fill subgrade of Baoshan-Shidian Expressway in Yunnan Province. The analysis results show that the proposed model can improve the accuracy of the forecasting model.
    • HTML全文
    • 参考文献(6)
  • [1] DJONKAMLA Y, DORE G, BILODEAU J P.Development of a prediction model of permanent deformation considering the physical properties of subgrade soil[J]. Canadian Journal of Civil Engineering, 2016, 43(11): 958-967.
    [2] POTTS D M.Numerical analysis: a virtual dream or practical reality (42nd Rankine Lecture)[J]. Géotechnique, 2003, 53(6): 535-573.
    [3] 柳治国, 陈善雄, 徐海滨. 沉降预测的非等步长灰色时变参数模型[J]. 岩土力学, 2004, 32(12): 1-4.
    (LIU Zhi-guo, CHEN Shan-xiong, XU Hai-bin.Unequal step lengths grey time-varying parameters model for settlement prediction[J]. Rock and Soil Mechanics, 2004, 32(12): 1-4. (in Chinese))
    [4] 李洪然, 张阿根, 叶为民. 参数累积估计灰色模型及地面沉降预测[J].岩土力学, 2008, 29(12): 3417-3421.
    (LI Hong-ran, ZHANG A-gen, YE Wei-min.Accumulating method GM(1,1) model and prediction of land subsidence[J]. Rock and Soil Mechanics, 2008, 29(12): 3417-3421. (in Chinese))
    [5] GUO X, LIU S, WU L, et al.A multi-variable grey model with a self-memory component and its application on engineering prediction[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2015, 42: 82-93.
    [6] 韩晋, 杨岳, 陈峰, 等. 基于非等时距加权灰色模型与神经网络的组合预测算法[J]. 应用数学和力学, 2013, 34(4): 408-419.
    (HAN Jin, YANG Yue, CHEN Feng, et al.Combination forecasting algorithm based on non-equal interval weighted grey model and neural network[J]. Applied Mathematics and Mechanics, 2013, 34(4): 408-419. (in Chinese))
    • 相关文章
    • 施引文献(37)

  • 期刊类型引用(18)

    1. 张伟丽，李明依，李俊，钱程，陈宗武. 基于MICP技术的固化黏土抗侵蚀性能研究. 安全与环境工程. 2025(01): 201-210+232 . 百度学术
    2. 高瑜，邢家伟，王晓荣，韩红伟，樊促遥. 核磁共振作用下微生物矿化风沙土材料的微观孔隙. 科学技术与工程. 2025(05): 2066-2073 . 百度学术
    3. 朱文羲，邓华锋，李建林，肖瑶，熊雨，程雷. 木质素磺酸钙增强花岗岩残积土微生物固化效果研究. 土木工程学报. 2024(03): 123-132 . 百度学术
    4. 徐志平，贾卓龙，晏长根，王逸凡. 聚丙烯纤维加筋黄土边坡防护原位测试及改进策略. 人民黄河. 2024(04): 111-116 . 百度学术
    5. 耿会岭，赵卫全，赵永刚，杨晓东，于凡. 生物诱导碳酸钙沉淀在改善土壤侵蚀中的应用. 水利水电技术(中英文). 2024(03): 11-23 . 百度学术
    6. 蒋钊，彭劼，许鹏旭，卫仁杰，李亮亮. 微生物结合碳纤维加固钙质砂的高强度试验研究. 土木与环境工程学报(中英文). 2024(05): 64-73 . 百度学术
    7. 付贵永，肖杨，史金权，周航，刘汉龙. 干湿循环下EICP联合黄原胶加固钙质粉土劣化特性试验研究. 岩土工程学报. 2024(11): 2341-2351 . 本站查看
    8. 郑宏扬，王瑞，刘宇佳，唐朝生. 基于生物碳化活性氧化镁技术抑制土体干缩开裂的试验研究. 高校地质学报. 2024(06): 705-713 . 百度学术
    9. 袁童，雷学文，艾东，安然，陈昶，陈欣. 椰壳纤维-MICP复合改良膨胀土强度特性. 水利与建筑工程学报. 2023(03): 105-111 . 百度学术
    10. 赵卫全，张银峰，李娜，耿会岭，严俊. 微生物改良膨胀土的胀缩性及耐水性试验研究. 中国水利水电科学研究院学报(中英文). 2023(04): 350-359 . 百度学术
    11. 杜掀，郑涛，卢超波，杨庭伟，姜洪亮. 不同类型纤维对MICP处理钙质砂物理力学性能的影响. 西部交通科技. 2023(01): 60-63 . 百度学术
    12. 胡其志，霍伟严，马强，陶高梁. MICP联合纤维加筋黄土的力学性能及水稳性研究. 人民长江. 2023(08): 227-232+248 . 百度学术
    13. 张婧，杨四方，张宏，曹函，陆爱灵，唐卫平，廖梦飞. 碳中和背景下MICP技术深化与应用. 现代化工. 2023(11): 75-79+84 . 百度学术
    14. 张建伟，赵聪聪，尹悦，石磊，边汉亮，韩智光. 紫外诱变产脲酶菌株加固粉土的试验研究. 岩土工程学报. 2023(12): 2500-2509 . 本站查看
    15. 陈欣，安然，汪亦显，陈昶. 胶结液浓度对MICP固化残积土力学性能影响及机理研究. 水利与建筑工程学报. 2023(06): 100-106+149 . 百度学术
    16. 贺桂成，唐孟媛，李咏梅，李春光，张志军，伍玲玲. 改性黄麻纤维联合微生物胶结铀尾砂的抗渗性能试验研究. 岩土力学. 2023(12): 3459-3470 . 百度学术
    17. 黄安国，何稼，邵应峰. EICP联合纤维加固边坡表层抗侵蚀试验研究. 河南科学. 2022(09): 1411-1421 . 百度学术
    18. 申春妮，方祥位，胡丰慧，姚志华，李洋洋. 珊瑚砂地基中微生物珊瑚砂桩承载特性试验研究. 岩土工程学报. 2022(S1): 68-73 . 本站查看

    其他类型引用(19)

    • 资源附件(0)
计量
  • 文章访问数:  249
  • HTML全文浏览量:  5
  • PDF下载量:  104
  • 被引次数: 37
出版历程
  • 收稿日期:  2019-04-27
  • 发布日期:  2019-07-14

目录

摘要
HTML全文
    参考文献(6)
    相关文章
    施引文献
    资源附件(0)

    /

    返回文章
    返回
    版权所有 © 2010水利部交通部国家能源局南京水利科学研究院 苏ICP备05007122号-11公安联网备案号：32010602011255
    编辑部地址：南京市虎踞关34号《岩土工程学报》编辑部邮编：210024电话：025-85829534，85829556E-mail: ge@nhri.cn