文献类型：期刊文章

作　　者：闵江涛[1] 杨杰[2] 马晨原[3]

MIN Jiang-tao;YANG Jie;MA Chen-yuan(Institute of Water Resources Engineering,Yangling Vocational&Technical College,Yangling 712100,China;Institute of Water Resources and Hydro-electric Engineering,Xi’an University of Technology,Xi’an710048,China;Xi’an Thermal Power Research Institute Co.,LTD.,Xi’an 710054,China)

机构地区：[1]杨凌职业技术学院水利工程学院,陕西杨凌712100 [2]西安理工大学水利水电学院,陕西西安710048 [3]西安热工研究院有限公司,陕西西安710054

出　　处：《水电能源科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(41301597);杨凌职业技术学院科学研究基金项目(A2017040)

年　　份：2019

卷　　号：37

期　　号：11

起止页码：152-155

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、INSPEC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值等不足,通过改进遗传算法,显著提升遗传算法的全局寻优能力,进而优化BP神经网络初始权值和阈值。结合工程算例,采用正交法设计参数样本,利用边坡工程的有限元正分析模型计算出反演分析所需的样本,建立基于改进的GA-BP网络算法反分析模型,经过网络训练,得到符合实测效应量值的反演参数值,对比GA-BP网络算法和改进GA-BP网络算法的反分析模型结果可知,改进GA-BP网络算法反分析模型在解的稳定性和求解精度上均得到了较大提高。研究成果可供类似工程参考。

关 键 词：改进的GA-BP网络算法  位移反分析 边坡工程 变位监测  

分 类 号：TV698.1]