原文服务方: 岩土力学       
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.
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文献信息
篇名 地铁深基坑支护的遗传神经网络位移反分析
来源期刊 岩土力学 学科
关键词 神经网络 地铁 位移 反分析 遗传算法
年,卷(期) 2007,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2118-2122
页数 5页 分类号 TB115
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7598.2007.10.022
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 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
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
地铁
位移
反分析
遗传算法
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
岩土力学
月刊
1000-7598
42-1199/O3
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
11045
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导