围岩力学参数反演的GSA-BP神经网络模型及应用

发布时间：2017-06-03 08:25

  本文关键词：围岩力学参数反演的GSA-BP神经网络模型及应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对遗传算法(GA)存在早熟现象和局部寻优能力较差等缺陷,引入具有很强局部搜索能力的模拟退火算法(SA),组成改进的遗传模拟退火算法(GSA)提高优化问题的能力和求解质量。针对BP神经网络容易陷入局部最小和收敛速度慢等方面的不足,应用改进的遗传模拟退火算法搜索BP神经网络的最优权值和阀值,提高BP神经网络的预测精度,建立了围岩力学参数反分析的GSA-BP神经网络模型。将该模型应用于乌东德水电站右岸地下厂房围岩力学参数的反演分析中,根据监测围岩变形数据反演围岩力学参数,反演所得参数应用到正计算分析中,得出的计算位移与实测值吻合较好,说明该方法的有效性和应用于该工程的可行性。
【作者单位】： 上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院;
【关键词】： 围岩力学参数反演 正交设计 遗传模拟退火算法(GSA) BP神经网络
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973)项目(No.2011CB013505) 国家自然科学基金(No.51279100)~~
【分类号】：TU457
【正文快照】： This work was supported by the National Basic Research Program of China(973 Program)(2011CB013505)and the National Natural Science Foundation ofChina(51279100).1引言在地下工程问题的分析研究中数值模拟方法因其高效低成本的特点,受到广大岩土工程人员的青睐。由

【参考文献】

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1 漆祖芳;姜清辉;周创兵;向柏宇;邵敬东;;基于v-SVR和MVPSO算法的边坡位移反分析方法及其应用[J];岩石力学与工程学报;2013年06期

2 高春玉;邓建辉;魏进兵;;官地地下厂房洞室群施工期围岩位移特征分析[J];岩石力学与工程学报;2012年S2期

3 黄秋香;邓建辉;苏鹏云;王O湄，

本文编号：417670