【摘 要】
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将改进的粒子群优化（IPSO）算法与Elman神经网络进行了有机结合,形成了IPSO-Elman混合算法.建立桩筏（箱）基础沉降变形期望输出与超前预测输出之间的非线性隐式方程,避开了复杂的岩
【机 构】
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华中科技大学土木工程与力学学院,华中科技大学控制工程与科学系,武汉科技大学中南分校城建学院
【基金项目】
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中国科学院武汉岩土力学研究所重点实验室开放课题资助项目（Z110507）.
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将改进的粒子群优化（IPSO）算法与Elman神经网络进行了有机结合,形成了IPSO-Elman混合算法.建立桩筏（箱）基础沉降变形期望输出与超前预测输出之间的非线性隐式方程,避开了复杂的岩土工程本构关系和力学参数计算问题.提出的多步预测控制方法,具有很好的全局识别特点和较高的推广预测能力.工程实例分析表明,IPSO-Elamn算法在桩筏（箱）基础沉降的非线性系统动态辨识和在线预测应用方面,具有良好的预测精度,满足工程实际需要.
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