极限学习机在初始地应力场反演中的应用

发布时间：2017-10-04 13:56

  本文关键词：极限学习机在初始地应力场反演中的应用

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【摘要】：针对BP网络收敛速度慢、网络结构难确定、过拟合等缺点,提出将极限学习机(ELM)应用于区域地应力场反演计算中。利用FLAC3D软件进行正分析平衡计算,以实测点处应力值为网络输入,边界条件和岩石力学参数为网络输出,建立ELM反演模型。将该模型应用于某水电站地下厂房区地应力场反演分析中,计算结果与实测应力值拟合较好,说明该模型简单、实用,具有良好的泛化性和反演精度,可满足工程设计要求。研究成果为初始地应力场的反演计算提供了一种新思路。
【作者单位】： 上海勘测设计研究院有限公司;河海大学水利水电学院;
【关键词】： 初始地应力场 ELM 神经网络 FLACD
【分类号】：TV223
【正文快照】： 1引言初始地应力是各类地下开挖工程变形和破坏的基本荷载,获取准确可靠的区域地应力场是进行地下洞室围岩稳定性分析和边坡稳定性分析的前提[1]。但受客观条件限制,工程中仅能获得若干离散测点的实测应力值。对此,郭怀志等[2]提出运用多元线性回归分析方法反演地应力场,因计

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本文编号：970983