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边坡弹性模量反分析的模拟退火BP网络方法
引用本文:石安池,徐卫亚,周家文,张明鸣,张贵科.边坡弹性模量反分析的模拟退火BP网络方法[J].河海大学学报(自然科学版),2006,34(1):69-73.
作者姓名:石安池  徐卫亚  周家文  张明鸣  张贵科
作者单位:河海大学岩土工程研究所,江苏,南京,210098;河海大学岩土工程研究所,江苏,南京,210098;河海大学岩土工程研究所,江苏,南京,210098;河海大学岩土工程研究所,江苏,南京,210098;河海大学岩土工程研究所,江苏,南京,210098
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973计划) , 国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:通过模拟退火算法,对BP网络进行优化并编写了模拟退火BP网络程序,应用该程序对三峡永久船闸高边坡岩体弹性模量进行了位移反分析.结果表明,根据模拟退火BP网络反分析得到的弹性模量计算出的位移值和监测位移值差别较小.因此,模拟退火BP网络方法可以用于边坡岩体力学参数的反分析.

关 键 词:模拟退火  BP网络  三峡船闸  边坡  弹性模量  反分析
文章编号:1000-1980(2006)01-0069-05
收稿时间:2005-04-18
修稿时间:2005-04-18

Simulated annealing-based BP neural network optimization method for back analysis of modulus of elasticity for slope rock mass
SHI An-chi,XU Wei-ya,ZHOU Jia-wen,ZHANG Ming-ming,ZHANG Gui-ke.Simulated annealing-based BP neural network optimization method for back analysis of modulus of elasticity for slope rock mass[J].Journal of Hohai University (Natural Sciences ),2006,34(1):69-73.
Authors:SHI An-chi  XU Wei-ya  ZHOU Jia-wen  ZHANG Ming-ming  ZHANG Gui-ke
Institution:Geotechnical Research Institute of Hohai University, Nanjing 210098, China
Abstract:The simulated annealing algorithm was adopted for optimization of BP neural network,and BP neural network program was compiled.The application of the program to back analysis of modulus of elasticity for high slope rock mass of the TGP shiplock shows that the calculated result of the displacement of high slopes according to the back analysis is close to the monitoring data.Therefore,the simulated annealing-based BP neural network optimization method can be used for back analysis of mechanical parameters of slope rock mass.
Keywords:simulated annealing  BP neural network  TGP shiplock  slope  modulus of elasticity  back analysis
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