【摘 要】
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根据正交设计的原则产生一系列岩土介质参数的样本,将粒子群算法用于神经网络的训练过程,用神经网络所包含的非线性映射关系代替正演计算,然后采用遗传算法搜索最优的岩土介
【机 构】
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河海大学水利水电学院,察布查尔锡伯自治县水利局
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根据正交设计的原则产生一系列岩土介质参数的样本,将粒子群算法用于神经网络的训练过程,用神经网络所包含的非线性映射关系代替正演计算,然后采用遗传算法搜索最优的岩土介质参数。将遗传算法、粒子群算法与人工神经网络相结合,编制了GA-PSO-ANN算法的FORTRAN程序,将其用于隧洞岩土参数的反分析过程,与单纯采用遗传算法的反分析结果进行了对比,结果表明使用GA-PSO-ANN算法进行隧洞岩土参数反分析能够显著提高反分析的效率。
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