神经网络方法在位移反分析中的应用研究OA北大核心
Application Study of the Neural Network Approach in Back Analysis of Displacements
为解决传统位移反分析建模复杂、求解速度慢等问题,基于MATLAB的二次开发语言M语言,编写了用于位移反分析的BP神经网络源程序.针对传统BP网络收敛速度慢的缺点,采用L-M优化算法及归一化方法来加快网络的训练速度.对圆形巷道弹塑性问题的力学参数进行了反演分析.反演结果表明,MATLAB与神经网络相结合应用于位移反分析,具有建摸快、模型简捷、求解速度快、精度高等优点,可以在工程实际中推广应用.
戚玉亮;王同旭;张振宇;王荣超
山东科技大学,矿山灾害预防控制省部共建教育部重点实验室,山东,青岛,266510同济大学,地下建筑与工程系,上海,200092山东科技大学,矿山灾害预防控制省部共建教育部重点实验室,山东,青岛,266510山东科技大学,矿山灾害预防控制省部共建教育部重点实验室,山东,青岛,266510
建筑与水利
BP神经网络位移反分析MATLAB
《采矿与安全工程学报》 2007 (1)
92-95,4
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