【摘 要】
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基于人工神经网络的非线性映射特征，在三维力学有限元计算的基础上，结合位移实测资料提出了岩体力学参数反演方法。针对经典的BP网络存在的一些缺陷，本文提出了一种交替迭代全局
【机 构】
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重庆大学土木工程学院重庆400044
【出 处】
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全国岩土工程反分析学术研讨会暨黄岩石窟(锦绣黄岩)岩石力学问题讨论会
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基于人工神经网络的非线性映射特征，在三维力学有限元计算的基础上，结合位移实测资料提出了岩体力学参数反演方法。针对经典的BP网络存在的一些缺陷，本文提出了一种交替迭代全局优化算法的神经网络新方法，并用FORTRAN语言编制了该程序。在相同的初始条件下，用该方法和经典BP网络进行了比较，得出前者的优越性和有效性．同时将该方法用于岩质边坡力学参数反分析，利用反演得出的力学参数进行边坡开挖位移预测。数值计算结果表明，这种方法对岩体力学参数反演问题具有较高的识别精度，反演结果可靠，可以用于实际工程。
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