基于遗传算法的BP神经网络在隧道围岩参数反演和变形预测中的应用

被引：37

作者：

周冠南 ^{[1
]}

孙玉永 ^{[2
]}

贾蓬 ^{[3
]}

机构：

[1] 中国铁建大桥工程局集团有限公司

[2] 铜陵学院建筑工程学院

[3] 东北大学资源与土木工程学院

来源：

现代隧道技术 | 2018年 / 55卷 / 01期

关键词：

遗传算法; BP神经网络; CD法; 隧道; 围岩力学参数; 变形预测;

D O I：

10.13807/j.cnki.mtt.2018.01.015

中图分类号：

U451.2 [];

学科分类号：

摘要：

隧道变形的准确预测需要以可靠的围岩力学参数为前提。文章通过构建基于遗传算法的BP神经网络智能反分析系统(GA-BP),实现了遗传算法自动搜索BP网络参数,大大提高了反演分析的效率,并将构建的GABP智能反分析系统应用到下穿沈丹高速公路的大顶山隧道围岩参数反演和变形预测中。分析结果表明,GA-BP反分析系统收敛速度较快,围岩参数反演和变形预测较为准确。

引用

页码：107 / 113

页数：7

共 11 条

[1]

人工神经网络和遗传算法在岩土及结构工程中的应用研究.[D].杨二静.广西大学.2007, 05

[2]

基于正分析模型修正的桥梁安全评定若干关键问题研究.[D].张石磊.哈尔滨工业大学.2013, 04

[3] 基于灰色上、下限理论的土质隧道变形预测分析及安全评价 [J].