基于SSA-BP神经网络的抽蓄电站地下厂房围岩参数反演及变形预测

马喜峰; 李冰; 任韬哲; 张晓波; 冯迪

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241457

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基于SSA-BP神经网络的抽蓄电站地下厂房围岩参数反演及变形预测

更新时间：2026-02-25

- 基于SSA-BP神经网络的抽蓄电站地下厂房围岩参数反演及变形预测
- Vol. 43, Issue 6, Pages: 198-202(2025)
- 作者机构：
  
  1. 河北抚宁抽水蓄能有限公司
  2. 国网新源控股有限公司抽水蓄能技术经济研究院
  3. 河海大学土木与交通学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241457
  CLC： TP18;TV731+.6;TV223.1
- Published：2025
- 稿件说明：
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马喜峰, 李冰, 任韬哲, et al. 基于SSA-BP神经网络的抽蓄电站地下厂房围岩参数反演及变形预测[J]. 2025, 43(6): 198-202.
DOI：

马喜峰, 李冰, 任韬哲, et al. 基于SSA-BP神经网络的抽蓄电站地下厂房围岩参数反演及变形预测[J]. 2025, 43(6): 198-202. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2025.20241457.

摘要

抽水蓄能电站地下厂房开挖情况复杂，难以寻求合理的开挖围岩参数进行模拟计算并实现变形预测。为此，基于围岩变形监测数据，结合SSA-BP神经网络模型与有限元软件Abaqus

对地下厂房Ⅰ、Ⅱ层模拟开挖中的围岩力学参数进行反演分析，并进一步运用反演得到的结果进行开挖变形预测。结果表明，结合数值模拟方法的SSA-BP神经网络模型对围岩力学参数的反演结果与监测数据相符，且能对地下厂房开挖变形进行合理预测，其性能表现优于传统BP神经网络模型，可为工程设计、施工优化提供参考。

Abstract

关键词

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