基于BP神经网络的隧道参数反演模型研究.pptx
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基于BP神经网络的隧道参数反演模型研究.pptx
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基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演摘要隧道围岩力学参数反演是隧道工程中的一项重要工作。本文基于遗传算法和反向传播神经网络设计了一种GA-BP神经网络模型,利用该模型实现了对围岩力学参数的反演。该模型可以较准确地反演围岩参数,达到实用的水平。本文详细介绍了GA-BP神经网络模型的设计、培训和应用,分析了该模型的优缺点,同时阐述了未来的改进方向和应用前景。关键字:隧道,围岩力学参数反演,遗传算法,反向传播神经网络,GA-BP神经网络模型。AbstractInvertingthemechanicalp
基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演.docx
基于GA-BP神经网络的隧道围岩力学参数反演隧道施工是一个复杂的工程过程,其关键在于实现隧道围岩的稳定和安全。围岩力学参数反演是这个过程中一个重要的环节。近年来,基于遗传算法和BP神经网络的反演方法被广泛应用于隧道围岩力学参数的反演。GA-BP神经网络是将遗传算法与BP神经网络相结合的一种算法。在这个算法中,首先使用遗传算法对网络的初始权值进行优化,然后使用BP神经网络进行围岩力学参数的反演。围岩力学参数反演的核心问题是如何选择和确定反演模型中的参数。在实际应用中,围岩力学参数的反演模型往往是非线性的、多
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基于BP神经网络反演分析的隧道塌方机理研究隧道塌方是一种严重影响地下工程安全的灾害事件,其机理研究对于预防和控制塌方事故具有重要意义。本文以基于BP神经网络反演分析的隧道塌方机理研究为题目,将着重探讨BP神经网络在隧道塌方机理分析中的应用和研究进展。一、引言隧道是连接不同地理区域的重要工程手段,隧道塌方是指在隧道施工和使用过程中,地下岩石或土壤失稳导致隧道坍塌或塌方的情况。隧道塌方不仅会给工程造成严重损失,还可能导致人员伤亡和环境破坏。因此,对于隧道塌方机理的研究和预测成为地下工程领域的重要课题。二、BP