基于改进GA-BP网络算法的边坡力学参数反演分析

基于改进GA-BP网络算法的边坡力学参数反演分析

论文摘要

针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值等不足,通过改进遗传算法,显著提升遗传算法的全局寻优能力,进而优化BP神经网络初始权值和阈值。结合工程算例,采用正交法设计参数样本,利用边坡工程的有限元正分析模型计算出反演分析所需的样本,建立基于改进的GA-BP网络算法反分析模型,经过网络训练,得到符合实测效应量值的反演参数值,对比GA-BP网络算法和改进GA-BP网络算法的反分析模型结果可知,改进GA-BP网络算法反分析模型在解的稳定性和求解精度上均得到了较大提高。研究成果可供类似工程参考。

论文目录

  • 1 引言
  • 2 基于改进的GA-BP神经网络反演分析模型
  •   2.1 改进的GA-BP网络算法模型的建立
  •   2.2 基于改进的GA-BP网络算法的位移反分析模型方法
  • 3 实例应用分析
  •   3.1 概况
  •   3.2 基于改进的GA-BP神经网络模型的反分析
  •   3.3 成果计算分析
  • 4 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 闵江涛,杨杰,马晨原

    关键词: 改进的网络算法,位移反分析,边坡工程,变位监测

    来源: 水电能源科学 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 水利水电工程,自动化技术

    单位: 杨凌职业技术学院水利工程学院,西安理工大学水利水电学院,西安热工研究院有限公司

    基金: 国家自然科学基金项目(41301597),杨凌职业技术学院科学研究基金项目(A2017040)

    分类号: TV223;TP18

    页码: 152-155

    总页数: 4

    文件大小: 267K

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