基于遗传算法结合神经网络的围岩初始地应力反演
【摘要】：提出应用实数编码的遗传算法与 BP 神经网络相结合的优化反演分析方法,探讨了该方法在应用于应力反演岩体初始应力的有效性．在算例中,以某电站模型的计算数据作为改进神经网络的训练样本,用遗传算法搜索待反演参数解向量。计算结果表明利用遗传算法优化神经网络权值能提高神经网络迭代算法的效率与可靠性。该方法应用于岩体初始应力场的反演具有迭代过程平稳、收敛快、结果准确等特点,能够有效地求得岩体初始应力。
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