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基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析
进化神经元算法（EvolutionaryNeuralNetworks，ENN）是一种结合了神经元和进化算法思想的智能算法。它是一种人工神经网络训练方法，通过不断的进化和优化，从而寻找适应性更强的神经网络。在工程应用中，ENN可以应用于多种工程领域，例如诊断超声波信号、蒸汽发生器性能预测等方面。
堡镇隧道软弱围岩施工中，经常会出现地质条件复杂，地层变化频繁等问题，这些问题会对隧道施工带来影响。为了更好地掌握隧道施工的情况，需要对其进行监测。监测数据包括位移、应变、温度等信息，其中位移数据是最为重要的数据之一。在实际情况中，测得的位移数据包含了很多噪声和误差，这些误差会对位移反分析的精度带来影响。因此，需要一个可靠的算法来对位移数据进行分析。
本文提出了一种基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析方法。该算法将经典的神经元网络与进化算法相结合，以提高反分析的准确性和效率。
具体地说，该算法首先采集并处理堡镇隧道施工中的位移数据，并对数据进行归一化处理。然后，将归一化后的位移数据作为神经元网络输入，通过训练神经元网络来得到预测模型。在训练神经元网络时，采用进化算法对神经元网络进行优化，以获得更好的拟合效果。此外，为了提高预测模型的可靠性，本算法采用了重复采样技术，可以对预测模型进行多次训练和测试，以获取更准确的预测结果。
最后，本文进行了实验验证，结果表明，该算法可以有效地对堡镇隧道软弱围岩施工中的位移数据进行反分析，获得较精确的位移预测结果。同时，与传统的反分析方法相比，本算法具有更高的准确性和鲁棒性。
总之，本文提出的基于进化神经元算法的堡镇隧道软弱围岩施工弹塑性智能位移反分析方法，是一种具有潜力的预测方法，可以在工程实践中广泛应用。