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基于MFO-BPNN的螺旋鉆機鉆速預測研究

作者：李嘉輝,王英,鄭榮躍,等. 日期：2024-04-24/span> 瀏覽：246 查看PDF文檔

摘要:針對利用現有經(jīng)驗公式所建立的螺旋鉆機鉆速預測模型存在準確度不足的問(wèn)題,提出了一種基于飛蛾撲火算法(MFO)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(BPNN)鉆速預測模型。首先,對MFO算法的基本原理進(jìn)行了研究,構建了MFO算法優(yōu)化BPNN的具體流程;接著(zhù),采集了江蘇無(wú)錫某施工現場(chǎng)鉆探數據,并分析了鉆速影響因素,運用小波閾值降噪、歸一化和灰色關(guān)聯(lián)度分析等系列方法對采集數據進(jìn)行了預處理,得到了訓練和測試集;然后,將MFO算法運用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的權值和閾值訓練,以代替原有梯度下降法,建立了MFO-BPNN鉆速預測模型;最后,對上述預測模型與BPNN模型、遺傳算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(GA-BPNN)模型以及粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(PSOBPNN)模型的預測結果和評價(jià)指標進(jìn)行了詳細的對比分析。研究結果表明:運用MFO-BPNN建立的鉆速預測模型,其可靠性達到了91.65%,其決定系數(R2)優(yōu)于其他3種預測模型,3項誤差指標也是其中最低的,說(shuō)明該模型的預測精度良好,適合于樁基礎工程的實(shí)際應用,可為復雜因素影響下的鉆速預測提供一種新思路。

關(guān)鍵詞:螺旋鉆機;鉆速預測;飛蛾撲火算法;反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò );遺傳算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò );粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò );決定系數;樁基礎工程

中圖分類(lèi)號:TH69;TE24文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)04-0633-10


本文引用格式:

李嘉輝,王英,鄭榮躍,等.基于MFO-BPNN的螺旋鉆機鉆速預測研究［J］.機電工程,2024,41(4):633-642.

LI Jiahui, WANG Ying, ZHENG Rongyue, et al. Drilling speed prediction of spiral drilling rigs based on MFO-BPNN［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(4):633-642.