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摘要:
把模式搜索嵌入目前广为应用的遗传算法中,使之和神经网络有机结合,提出了搜索-遗传-神经网络算法.该方法用经过最佳预测学习算法训练的神经网络来表达粘弹性岩体力学参数和位移之间的映射关系,除具有一般遗传算法的优点外,还提高了参数反演的精度,节省了参数反演的计算时间.结合某工程实例,验证了该方法在粘弹性岩体力学参数反演中的优越性.
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文献信息
篇名 基于改进遗传算法的粘弹性岩体力学参数反演
来源期刊 煤田地质与勘探 学科 工学
关键词 遗传算法 粘弹性 岩体参数 反分析
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目 水文地质工程地质
研究方向 页码范围 44-46
页数 3页 分类号 TU452
字数 2849字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-1986.2006.03.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 伍振志 同济大学地下建筑与工程系 11 374 9.0 11.0
2 王泉 2 11 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
粘弹性
岩体参数
反分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
煤田地质与勘探
双月刊
1001-1986
61-1155/P
大16开
陕西省西安市高新区锦业一路82号
52-14
1973
chi
出版文献量(篇)
3504
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6
总被引数(次)
42285
论文1v1指导