文献类型：期刊文章

作　　者：周冠南[1] 孙玉永[2] 贾蓬[3]

机构地区：[1]中国铁建大桥工程局集团有限公司,天津300300 [2]铜陵学院建筑工程学院,铜陵244000 [3]东北大学资源与土木工程学院,沈阳110819

出　　处：《现代隧道技术》

基　　金：安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2015A176)

年　　份：2018

卷　　号：55

期　　号：1

起止页码：107-113

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：隧道变形的准确预测需要以可靠的围岩力学参数为前提。文章通过构建基于遗传算法的BP神经网络智能反分析系统(GA-BP),实现了遗传算法自动搜索BP网络参数,大大提高了反演分析的效率,并将构建的GABP智能反分析系统应用到下穿沈丹高速公路的大顶山隧道围岩参数反演和变形预测中。分析结果表明,GA-BP反分析系统收敛速度较快,围岩参数反演和变形预测较为准确。

关 键 词：遗传算法 BP神经网络 CD法 隧道 围岩力学参数  变形预测  

分 类 号：U456.3]