基于L-M算法优化的GA-BP网络在岩石高边坡损伤识别中的应用

• 作者: 许馨文 郭海庆 高传路
• 来源期刊: 三峡大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 岩体边坡 BP网络 遗传算法 L-M算法 损伤识别
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 水电论坛
• 页码范围: 43-47
• 页数: 5页
• 分类号: TU457
• 字数: 2995字
• 语种: 中文

摘要

边坡的失稳破坏往往是由岩体损伤导致的,研究边坡岩体的损伤识别对于工程实践具有重大意义,而基于BP神经网络的损伤识别是边坡损伤识别的有效方法之一.本文针对传统BP神经网络在边坡损伤识别中存在的问题,首先利用遗传算法(GA)克服BP网络易陷入局部极小的不足,然后利用Levenberg-Marquardt (L-M)算法在解空间里对BP神经网络进行精调,搜索出最优解.结合优化后的GA-BP模型以及有限元计算结果,提取边坡损伤前后的频率值来实现损伤位置和程度的识别.经验证,改进后的BP网络有效提升了识别边坡损伤的性能,对岩石高边坡损伤识别方法的研究有理论指导意义与参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭海庆	河海大学岩土工程科学研究所	27	158	7.0	12.0
5	高传路	河海大学岩土工程科学研究所	1	0	0.0	0.0
9	许馨文	河海大学岩土工程科学研究所	1	0	0.0	0.0