摘要：影响隧道洞室地基稳定性的因素众多，这些因素与隧道洞室地基稳定性之间存在着复杂的非线性关系，并且常规的方法很难描述这种复杂的关系。文章提出了一种双阶段多策略粒子群算法（DMPSO）优化的BP神经网络隧道洞室地基稳定性评价模型。粒子群算法具有全局优化能力强、搜索效率高等特点，算法改进后使这些特点更加突出。BP算法有很强的非线性映射能力、泛化能力，但也有收敛速度慢，容易陷入局部最优等缺陷。采用双阶段多策略粒子群算法（DMPSO）搜索BP模型的权值和阈值，弥补了BP模型的缺陷，提高了其预测的准确度。文章以重庆小什字车站洞室地基为例，证明了双阶段多策略粒子群算法优化的BP神经网络模型（DMPSO—BP）的可行性，并且该模型比模糊神经网络和粒子群优化的BP神经网络（PSO—BP）模型有更好的预测精度。

关键词：粒子群算法 相互交流 bp神经网络 隧道洞室 地基稳定性 

单位：f辽宁科技大学土木工程学院; 鞍山114051