基于神经网络和遗传算法的岩体参数辨识研究

• 作者: 吴继敏 李巍尉 陈永辉
• 来源期刊: 常州工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 参数辨识 神经网络 遗传算法 后验差
• 年，卷（期）: 2005,（z1）
• 页码范围: 103-108
• 页数: 6页
• 分类号: TU4|TP183
• 字数: 2518字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-0436.2005.z1.020

摘要

本构模型和初始参数给不准已成为岩土力学理论分析和数值模拟的"瓶颈".目前神经网络可能会避开复杂的本构模型而成为解决岩土工程的设计和施工问题的主要途径.然而,不同的神经网络结构对模型的学习和推广预测能力有直接的影响,因此构造一个令人满意的神经网络模型至关重要.本文结合遗传算法对神经网络结构进行优化,并用后验差检验方法对搜索到的神经网络结构进行测试;结合遗传算法,用测试好的神经网络结构代替常用的有限元数值方法进行岩体参数的辨识;最后,用实例较为详细地证明了这种方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈永辉	河海大学岩土工程研究所	77	988	16.0	29.0
2	吴继敏	河海大学土木工程学院	112	1060	18.0	28.0
3	李巍尉	河海大学岩土工程研究所	1	6	1.0	1.0