神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用-岩土技术论文

BP神经网络已广泛地应用于岩体力学参数和初始应力场的反演分析，但在实际应用中，BP网络存在着网络训练易于过度、收敛速度慢、易陷入局部极小以及隐层节点数难于确定等缺点。采用RBF网络和改进的BP网络，利用基于有限差分格式的快速拉格朗日算法进行正分析计算，依据若干测点的正应力数据，反演了计算区域的岩体力学参数以及初始应力场。算例表明，RBF神经网络与快速拉格朗日算法相结合，在样本容量相同的情况下，反演分析的精度、网络的拓扑结构以及学习、收敛速度，均优于采用BP网络的反演算法。 <br>　　<br /><br /></p><p class=zhul_xx_zlimg><img alt=神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用 title=神经网络在岩体力学参数和地应力场反演中的应用 src=http://bbs.zhulong.com/img/default560/yt.jpg/>