基于神经网络和遗传算法的位移反分析研究

运用遗传算法和人工神经网络构造了位移反分析的遗传人工神经网络模型,并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习,以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础,用遗传算法来学习神经网络的权系数,既保留了遗传算法的强全局随机搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力。结果表明遗传算法和神经网络的结合,可兼有神经网络广泛映射能力和遗传算法快速全局收敛等特性。