地铁深基坑支护的遗传神经网络位移反分析

• 作者: 张学民 张起森 彭军龙 阳军生
• 来源期刊: 岩土力学
• 关键词: 神经网络 地铁 位移 反分析 遗传算法
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 页码范围: 2118-2122
• 页数: 5页
• 分类号: TB115
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7598.2007.10.022

摘要

针对目前已有的各种位移反分析方法存在的缺陷,利用神经网络具有的非线性映射能力和遗传算法具有的全局随机搜索能力,提出了一种基于遗传神经网络进行深基坑支护的位移反分析方法.该方法改变了BP算法依赖梯度信息的指导来调整网络权值的方法,而是利用遗传算法全局性搜索的特点,寻找最合适的网络连接权和网络结构等来达到优化的目的.结合地铁深基坑支护位移计算,应用该方法对某一地铁深基坑土体的力学参数进行了反演.结果表明:将位移观测值作为网络输入数据,土体力学参数作为输出数据,在较大的解空间内,该位移反分析方法收敛速度快、解的稳定性好、反演结果精度高,是一种理想的位移反分析方法.最后,采用该软件结合一个工程实例实现了应用遗传神经网络进行的基坑支护位移反分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张起森	长沙理工大学公路学院	104	1449	21.0	32.0
2	阳军生	中南大学土木建筑学院	213	2395	24.0	40.0
3	张学民	中南大学土木建筑学院	52	576	15.0	23.0
4	彭军龙	长沙理工大学公路学院	23	198	8.0	14.0