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题名神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用
被引量:56
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作者
金长宇
马震岳
张运良
沙瑞华
陈庆发
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机构
大连理工大学土木水利学院
武汉理工大学
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出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期1263-1266,1271,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.50279003)
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文摘
BP神经网络已广泛地应用于岩体力学参数和初始应力场的反演分析,但在实际应用中,BP网络存在着网络训练易于过度、收敛速度慢、易陷入局部极小以及隐层节点数难于确定等缺点。采用RBF网络和改进的BP网络,利用基于有限差分格式的快速拉格朗日算法进行正分析计算,依据若干测点的正应力数据,反演了计算区域的岩体力学参数以及初始应力场。算例表明,RBF神经网络与快速拉格朗日算法相结合,在样本容量相同的情况下,反演分析的精度、网络的拓扑结构以及学习、收敛速度,均优于采用BP网络的反演算法。
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关键词
有限差分法
BP神经网络
rbf神经刚络
反演
力学参数
初始应力场
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Keywords
finite difference method
BP neural network
rbf neural network
back analysis
mechanical parameters
initial stress field
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分类号
TU443
[建筑科学—岩土工程]
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