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神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2006-08-10

Journal:岩土力学

Included Journals:Scopus、EI、PKU、ISTIC

Volume:27

Issue:8

Page Number:1263-1266,1271

ISSN No.:1000-7598

Key Words:有限差分法;BP神经网络;RBF神经网络;反演;力学参数;初始应力场

Abstract: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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