基于BP神经网络的隧道围岩力学参数反分析方法

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摘要：目的为解决各种传统位移反分析方法的反分析模型复杂、求解难度大等问题,基于MATLAB的二次开发语言M语言,编写了用于位移反分析的BP神经网络源程序.针对传统BP网络收敛速度慢的缺点,采用优化算法及归一化方法来加快网络的训练速度.方法隧道开挖模拟采用FLAC-3D数值方法作为正演工具,结合正交设计法和BP神经网络等程序,建立了用于位移反分析人工神经网络方法,并应用该方法对某隧道围岩力学参数进行了反演.结果反演结果表明,所建立的位移反分析的人工神经网络方法具有模型简单、求解快捷等优点,且其精度亦能达到工程应用要求,因而可以在工程实际中推广应用.结论人工神经网络有着良好的非线性信息存储能力和自适应性,利用人工神经网络中的BP算法反演隧道围岩力学参数,在实际应用中是完全可行的,可以为工程所需的计算参数提供参考,对隧道围岩稳定性评价及信息化设计具用实际意义.

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/94749B/201102/1001585222.html

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关键词：BP神经网络 神经网络 分析方法 神经网 人工神经网络 隧道围岩 反分析 人工神经网络 位移