基于PSO-BP的发泡型浆液注浆效果预测方法及系统

本发明公开了一种基于PSO‑BP的发泡型浆液注浆效果预测方法及系统，属于注浆修复工程领域，包括以下步骤：采集基岩裂隙特征得到裂隙开度、裂隙粗糙度和动水压力，同时获取注浆影响因素数据，包括注浆量、浆液组份比例及注浆压力，利用PSO‑BP神经网络模型将裂隙开度、裂隙粗糙度、动水压力和注浆影响因素数据划分为训练集和测试集，生成注浆扩散距离预测模型和注浆堵水率预测模型，通过生成的模型对测试集进行预测，得到注浆扩散距离和注浆堵水率的预测值，根据两组预测值与实测值计算得到各组对应的均方误差、平均绝对误差以及决定系数来评价浆液注浆效果的预测效果。本发明通过PSO‑BP神经网络实现了发泡型浆液注浆修复效果的精准预测。