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基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法
基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法
摘要：在岩石工程中，对砂岩破裂过程的预测具有重要的意义。本文提出了一种基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法。首先，利用改进VMD方法对砂岩产生的振动信号进行分解，得到一系列固有模态函数（IMF）。然后，根据IMF的能量特征，提取了一系列与破裂过程相关的特征。接着，运用遗传算法（GA）优化BP神经网络的结构及其参数，建立了砂岩破裂过程预测模型。最后，通过实际案例验证了所提出方法的有效性。结果表明，该方法能够准确预测砂岩破裂的发生与演化过程，具有一定的工程应用价值。
关键词：砂岩；破裂过程；VMD；GA-BP神经网络
1.引言
随着城市建设的发展，对砂岩破裂过程的预测需求越来越大。砂岩的破裂过程复杂且不可控，传统的预测方法往往难以满足需要。因此，本文提出了一种基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法，旨在提高预测的准确性和可靠性。
2.方法
2.1改进VMD方法
VMD是一种基于局部信号调频方法，能够有效地将信号分解成一系列固有模态函数（IMF）。本文对传感器采集到的砂岩振动信号进行VMD分解，得到IMF系数矩阵。为了提高分解的精度和稳定性，本文对VMD进行了改进，具体步骤如下：
（1）选择适当的调频带宽，提高分解的精度。
（2）采用多次迭代的方式，减小分解过程的误差。
（3）使用加权平均的方法，消除分解结果中的噪声。
2.2特征提取
基于VMD分解得到的IMF系数矩阵，本文采用能量特征来表示破裂过程的演化情况。即计算每个IMF的能量值，并利用该能量值作为破裂过程的特征。此外，还考虑了其他与破裂过程相关的特征，如振动频率、频域特征等。通过对特征的提取和选择，可以得到包含破裂过程信息的特征向量。
2.3GA-BP神经网络模型
本文采用遗传算法（GA）优化BP神经网络的结构及其参数，建立了砂岩破裂过程预测模型。BP神经网络是一种常用的人工神经网络，具有较强的非线性拟合能力。通过GA的优化，可以找到最佳的网络结构和参数，提高预测模型的准确性和泛化能力。
3.实验与结果分析
本文选取了某工程项目中的砂岩破裂数据，进行了实际案例验证。首先，将采集到的砂岩振动信号进行预处理，包括去噪、滤波等。然后，利用改进VMD方法对信号进行分解，得到IMF系数矩阵。接着，根据IMF系数矩阵，提取了一系列与破裂过程相关的特征。最后，运用GA-BP神经网络对破裂过程进行预测，并与其他方法进行了比较。
实验结果表明，所提出的方法能够准确预测砂岩破裂的发生与演化过程。与传统方法相比，该方法具有更高的准确性和可靠性。通过GA的优化，BP神经网络的结构和参数得到了较好的调整，使得模型的拟合效果更好。此外，改进VMD方法对信号的分解也起到了重要的作用，提高了特征的提取准确性。
4.结论和展望
本文提出了一种基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法，通过对砂岩振动信号的分解和特征提取，建立了预测模型。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和可靠性，可以有效预测砂岩破裂的发生与演化过程。未来的研究可以进一步改进方法的性能，提高预测模型的适用范围，推广应用于实际的岩石工程中。