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2017-10-25 发布于北京
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基于神经网络的地质勘测反分析研究.pdf

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基于神经网络的地质勘测反分析研究.pdf

Vr01．28 第28卷第4期岩土力学 NO．4 2007年4月 RockandSoilMechanics 文章■号l 1000--7598--(2007)04—0807一05 基于神经网络的地质勘测反分析研究程涛1，一，晏克勤1，董必昌2 (1．黄石理工学院土建系，黄石435003；2．华中科技大学土木工程与力学学院，武汉430074) 摘要：针对地质勘查中，土的力学参数的确定及土的分类这两类复杂问题，根据反问题理论的基本原理，提出了一种基于回归分析与RBF神经网络结合的新型智能方法，建立了从土的力学参数估计到模型分类的完整智能化分析系统。考虑到土的物理参数测定方法比较简单，且实测变异性小，而力学参数实测变异性大的特点，利用RBF神经网络的数值逼近的特性，建立了神经网络模型来逼近两者之间的函数关系，可以有效地反演力学参数。同时，利用RBF神经网络所具有的模式识别功能，为地质勘察中土层划分提供依据。通过对黄石地区岩土勘查资料的分析与预测表明，该方法简捷有效。关键词：反问题；回归分析；RBF神经网络；力学参数估计；土层分类 115 中图分类号：TU192，TB 文献标识码：A Researchofback of examinationbasedonANN analysisgeological CHENGTa01…，YAN Ke—qinl，DONG Bi—chan92 ofCivil (1．School Institute Hubei435003，China； engineering，HuangshiofTechnology,Huangshi 2．InstituteofCivil and ofScienceand Hubei engineering University 430074，China) Mechanics，Huazhong Technology,Wuhan Abstract：Mechanicalestimationandclassificationofsoilsare in examination．Onthebasisof parameters veryimportantgeologic inverse new RBF method neuralnetworkand is an problemtheory,aintelligentcombining regressionanalysis intellectualizedsimulationofsoilis oftwoneuralnetworksformechanicalestimationand system established，consisting parameter model the of ismuchsmallerthanmechanical of recognition．Insystem，consideringvari