GA-BP遗传神经网络在地下厂房变形预测中的应用

发布时间：2017-06-20 18:03

  本文关键词：GA-BP遗传神经网络在地下厂房变形预测中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：大型水电站地下厂房多采用分层分区开挖方法,施工期围岩变形受施工程序的影响呈强烈的非线性特点。针对传统回归模型对此类地下厂房围岩变形预测精度较低的问题,考虑了影响围岩变形的主要因素,采用遗传算法优化BP神经网络,结合动态分析法建立了施工期围岩变形预测的GA-BP模型。GA-BP模型在向家坝地下厂房运用结果表明,与回归模型相比,GA-BP预测模型提高了预测结果的精度与稳定性,适合施工现场的监测分析与预测。
【作者单位】： 四川大学水利水电学院;
【关键词】： 地下厂房 施工期 围岩变形 遗传算法 BP神经网络
【分类号】：TV731.6
【正文快照】： 1引言随着我国西部大开发的加速发展,一系列大型、巨型水电站正在快速建设之中。由于地理条件等因素的限制,这些位于西南高山峡谷中的水电站大部分采用地下厂房,并不断向大型化与复杂化趋势发展。从监测数据中寻找规律,并预测围岩变形的演化规律、发展趋势等,有利于地下厂房的

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本文编号：466417