本文關(guān)鍵詞：圍巖力學(xué)參數(shù)反演的GSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對遺傳算法(GA)存在早熟現(xiàn)象和局部尋優(yōu)能力較差等缺陷,引入具有很強(qiáng)局部搜索能力的模擬退火算法(SA),組成改進(jìn)的遺傳模擬退火算法(GSA)提高優(yōu)化問題的能力和求解質(zhì)量。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最小和收斂速度慢等方面的不足,應(yīng)用改進(jìn)的遺傳模擬退火算法搜索BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)權(quán)值和閥值,提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度,建立了圍巖力學(xué)參數(shù)反分析的GSA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。將該模型應(yīng)用于烏東德水電站右岸地下廠房圍巖力學(xué)參數(shù)的反演分析中,根據(jù)監(jiān)測圍巖變形數(shù)據(jù)反演圍巖力學(xué)參數(shù),反演所得參數(shù)應(yīng)用到正計(jì)算分析中,得出的計(jì)算位移與實(shí)測值吻合較好,說明該方法的有效性和應(yīng)用于該工程的可行性。
【作者單位】： 上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圍巖力學(xué)參數(shù)反演 正交設(shè)計(jì) 遺傳模擬退火算法(GSA) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973)項(xiàng)目(No.2011CB013505) 國家自然科學(xué)基金(No.51279100)~~
【分類號】：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引言在地下工程問題的分析研究中數(shù)值模擬方法因其高效低成本的特點(diǎn),受到廣大巖土工程人員的青睞。由

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 漆祖芳;姜清輝;周創(chuàng)兵;向柏宇;邵敬東;;基于v-SVR和MVPSO算法的邊坡位移反分析方法及其應(yīng)用[J];巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào);2013年06期

2 高春玉;鄧建輝;魏進(jìn)兵;;官地地下廠房洞室群施工期圍巖位移特征分析[J];巖石力學(xué)與工程學(xué)報(bào);2012年S2期

3 黃秋香;鄧建輝;蘇鵬云;王O湄，

本文編號：417670