基于神经网络的混凝土大坝弹性参数识别方法

基于人工神经网络方法,根据云峰大坝坝顶水平位移观测资料识别大坝混凝土和岩石基础的弹性模量,采用修正的ＢＰ学习算法,并通过对迭代步长的优化计算及对观测数据的归一化处理,提高了参数识别的速度和精度,云峰大坝的工程实际应用表明,用神经网络方法识别材料参数具有识别精度高和收敛速度快等特性,拟合误差小于０．１５ｍｍ。