基于GA-PSO-ANN算法的隧洞岩土参数反分析

• 作者: 张道法 陈涛
• 来源期刊: 人民珠江
• 关键词: 遗传算法 粒子群算法 人工神经网络 隧洞 岩土介质 反分析
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 应用基础
• 页码范围: 71-73
• 页数: 3页
• 分类号: TV457
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9235.2015.06.019

摘要

根据正交设计的原则产生一系列岩土介质参数的样本,将粒子群算法用于神经网络的训练过程,用神经网络所包含的非线性映射关系代替正演计算,然后采用遗传算法搜索最优的岩土介质参数.将遗传算法、粒子群算法与人工神经网络相结合,编制了GA-PSO-ANN算法的FORTRAN程序,将其用于隧洞岩土参数的反分析过程,与单纯采用遗传算法的反分析结果进行了对比,结果表明使用GA-PSO-ANN算法进行隧洞岩土参数反分析能够显著提高反分析的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张道法	河海大学水利水电学院	6	19	2.0	4.0
2	陈涛		1	4	1.0	1.0