基于神经网络和演化算法的土石坝位移反演分析

• 作者: 张丙印 李全明 袁会娜
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 人工神经网络 演化算法 演化策略 位移反演分析
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 页码范围: 547-552
• 页数: 6页
• 分类号: TB115|TV64
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2005.04.008

摘要

构造了基于综合应用人工神经网络和演化算法的位移反演分析方法.该法使用具有较强非线性映射能力的神经网络模型代替有限元计算,提高了计算效率.采用演化算法和Vogl快速算法,同时优化神经网络的结构和权值,增加其适应性并加快训练速度;使用多种群演化等策略,改善演化算法的全局收敛性和收敛速度.以三峡茅坪溪防护土石坝的变形反演分析为例,研究了神经网络演化代数以及训练样本数量对神经网络模拟能力的影响,证明了所建立的反演分析方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丙印	清华大学水利水电工程系	62	939	20.0	29.0
2	李全明	清华大学水利水电工程系	8	235	6.0	8.0
3	袁会娜	清华大学水利水电工程系	11	141	5.0	11.0